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如何从零开始、系统地学习大数据？
最好的学习是在公司去实践，然而没基础是进不去公司的，所以进公司之前可以拿一段时间去系统学习，我是自学后进入公司的，半年前，我还是一名.net程序员，每天做不完的业务系统，不会java，不会linux，不懂分布式......后来从朋友那里获得全套学习视频，其实就是他们花钱去培训的***，然后一有空就看***学习，自己装一个linux虚拟机，跟着***搭环境，写代码，开始的时候，我觉得里面的思想、架构真的很厉害，所以学得很勤，而后面要学的组件越来越多，不免会感到枯燥，甚至是痛苦，但这个时候千万不要放弃。我的***是三十多天的课程，而后面很多课程是跳过去的，因为要上班，所以断断续续学习了半年才看完，而真正学习的时间大概两个月，每天花三个小时左右，期间我朋友经常问我准备时候去找大数据开发工作，我都说我没准备好，其实是没有信心，我看完大部分***后，觉得那些组件已经会使用并且知道其基本原理，然后又看了很多面试题，觉得差不多了，开始投简历，面试的时候你不能说你是刚自学的，也不能说你没这方面的经验，面了几家公司，感觉什么问题都答上了一些，但是什么都答得不好，当时的想法是，面试也是学习，一个月面试不上就两个月，而***的是，第一家公司给了我offer，当时真的很惊喜，这么久的努力终于有了回报，到公司上班后，自己私底下还有继续学习，理论加实践，我感觉我每一天都在进步！希望我的经历对你有用。
学习大数据可以有以下几个步骤：
div>大数据已经初步形成了一个产业链，在数据***集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现、数据应用等有大量的岗位，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所以首先要选择一个适合自己的方向。
大数据的基础知识是数学、统计学和计算机，可以从编程语言开始学起，Python、Java、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景，可以选择一门学习。大数据开发方向建议选择J***a、Scala，数据分析方向建议学习Python、R。
3、学习大数据平台知识
入门学习Hadoop或者Spark，Hadoop平台经过多年的发展已经形成了较为完成的应用生态，相关的成熟案例也比较多，产品插件也越来越丰富。
一句话，首先要搞清楚大数据产业链的情况，接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系，最后定下学习目标和应用方向，结合自己的兴趣或工作需求，找一个点猛扎进去，掌握这个点的相关技术。
大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据，大数据人才培养机构，喜欢看的同学可以关注下，每天花一点时间学习，长期积累总是会有收获的。
随着大数据技术开始逐渐落地应用，未来不仅IT互联网领域的从业者需要掌握大数据技术，传统行业从业者也需要掌握一定的大数据技术，尤其是管理类岗位，掌握大数据技术对于提升自身的***整合能力，以及扩展自身的能力边界，都有比较积极的意义。
从我近些年带大数据方向研究生的情况来看，早期选择大数据方向的同学，往往都来自于数学、统计学和计算机大类专业的同学，近两年管理学专业的同学也开始选择大数据方向了，这是一个明显的变化。
大数据是一个典型的交叉学科领域，而且大数据的技术体系非常庞大，这导致学习大数据的切入点也非常多，所以不同知识基础和专业[_a***_]的同学，可以根据自身的发展规划来制定入门规划。
大数据技术与场景的结合非常紧密，不同的生产场景往往需要***用不同的大数据技术，所以一定不能脱离应用场景来学习大数据技术，这会导致很多问题。
对于在读的大学生来说，可以结合自身的专业特点来选择学习路径，如果未来要从事大数据开发岗位，那么可以从编程语言开始学起，然后学习数据库、大数据平台等知识，接着实习岗位，或者参加老师的实验室，来构建实践场景。
对于要从事数据分析类岗位的同学来说，可以从统计学知识开始学起，然后学习机器学习，这也是目前进行大数据分析的两种主要分析方式。当然了，数据分析同样不能离开生产场景来学习，不同的行业背景对于数据价值化的方式也有不同的要求。
对于职场人来说，最好能够结合自己的行业背景来学习大数据技术，对于很多从事管理类岗位的职场人来说，学习大数据可以从报表（Excel）开始学起，然后进一步学习BI相关知识。
学习大数据分析，一定离不开统计学、机器学习相关知识，即使工具再强大，包括一些低代码平台的运用，往往也需要掌握一定的编程知识。
总之，学习大数据技术一定要重视最新技术的发展，同时要重视给自己开辟出更多的交流和实践渠道。
到此，以上就是小编对于python学习静态文件的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习静态文件的1点解答对大家有用。
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