大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据编程学习的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据编程学习的解答，让我们一起看看吧。
- 想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
- 现在大数据的学习流程是怎样的？如何学好大数据相关专业？
- 学大数据，都学习哪些内容，要学多久？
- 大数据零基础的学习，怎样可以快速学好？
- 如何学习大数据处理？
想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
谢邀！笔者刚签约大数据挖掘工程师岗位，也是在研究生阶段才转为大数据方向。大数据目前正火热，很多同学想要转入，但学习路线对于自学的人来讲因人而异。
拿自身举例，笔者之前是python数据分析出生，编程能力一般，因此在这个基础上先学习linux基本操作命令，安装ubuntu双系统并进一步安装Hadoop和Spark组件，在此基础上利用Pyspark操作Spark大数据框架进行学习。可以推荐如下书籍：
《Pyspark实战指南》
而要完全进入大数据领域还不够，因为大数据框架比较侧重开发，所以需要有scala语言功底（scala语言是Spark的原生语言），而scala语言跟java关联性很强且完全兼容，所以如果有一定Java基础的话完全可以从scala入手，推荐的书籍如下：
《Spark编程基础（scala版）》
视频教程强烈推荐林子雨老师在MOOC慕课上的国家精品免费课程，由浅入深，非常容易上手。
随着互联网技术的发展，大数据行业前景非常被看好，有很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手，或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。
1、《数据挖掘》
这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。
2、《Big Data》
这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。
3、《Mining of Massive Datasets》
这是一本书是关于数据挖掘的。但是本书主要关注极大规模数据的挖掘，也就是说这些数据大到无法在内存中存放。由于重点强调数据的规模，所以本书的例子大都来自web本身或者Web上导出的数据。另外，本书从算法的角度来看待数据挖掘，即数据挖掘是将算法应用于数据，而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。
随着互联网的发展，大数据开发是一个比较不错的选择，未来的发展趋势是大数据人工智能，而大数据开发有两个发展方向：一是大数据平台开发，二是大数据应用开发。由于大数据所需要的技术知识比较复杂，想要自学大数据是比较困难的。
其实，零基础小伙伴想学习大数据开发技术，大数据培训是一个比较不错的选择，当然了，小伙伴可以根据自身的基础条件来选择适合自己的学习方式，小伙伴想要自学大数据开发，好的学习路线是必不可少的。
1.学习大数据相关基础知识
学习大数据开发对于零基础小伙伴来讲，在初级阶段肯定是要积累基础知识学习的，学习大数据开发技术知识，需要JAVA、Python等编程语言基础，着几种编程语言都是比较容易入门的。
小伙伴通过什么方式学习基础知识呢？小伙伴可以通过大数据***的[_a***_]来获取相关***进行学习，为什么不推荐看书学习呢？在书本上只是学习到了相关的知识结构，并没有大数据***讲的细致，而且还能做到交叉知识点的讲解。
2.学习相关大数据开发知识
小伙伴学习入门了编程基础，接下来的阶段是相关大数据开发平台的知识学习，建议小伙伴可以从Hadoop和Spark开始学起，这两个平台的应用是比较广泛的。在学习大数据开发过程中，小伙伴还需要了解Linux系统的学习，企业对大数据开发人员的要求是熟练掌握Linux系统。
3.项目实战的练习
小伙伴在学习大数据开发过程中，不能只学习基础知识，更重要的是项目实战案例的练习，小伙伴可以通过项目实战来深入理解大数据开发技术知识。
大数据是一个比较复杂的编程学科，不仅需要有编程基础，还需要有较强的思维逻辑能力能力，是比较适合理工科学习的一项编程技术，当然也并不是说理工科外的小伙伴不能学，两者的差距是接受能力的强弱。尚硅谷大数据培训是全程面授教学，以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验。
大数据学习可以从最基础的j***a语言入手，然后去学习Linux&Hadoop生态体系，一些分布式的技术理念，再然后就是学习机器学习，深度学习算法。
阶段一、大数据基础——j***a语言基础方面
（1）J***a语言基础
J***a开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、J***a语言基础、J***a流程控制、J***a字符串、J***a数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与***类
（2）J***aWeb和数据库
数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕
推荐书籍：
《Effective J***a中文版》（第2版）
这本书是学习j***a必备书籍，看完这本书也就掌握了入门的基础知识。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
大数据可以自学，有J***a开发经验的童鞋可以挑战一下。大数据主要学习三个平台Hadoop、Spark、Storm。不过因为大数据技术体系庞大复杂，不同的就业方向使用的技术差异也比较大，加之作为比较新的技术网上的学习***很少，自学难度大，零基础建议报班培训学习。
推荐书籍：
《Effective J***a中文版》
《Big Data》
《Hadoop权威指南》
《Hive编程指南》
《Learning Spark》
《Spark机器学习：核心技术与实践》
自学大数据可以学习哪些内容？有哪些书籍推荐？
现在大数据的学习流程是怎样的？如何学好大数据相关专业？
个人认为，还是要些数学、统计分析、统筹类的基本知识，不然学起来很费力；同时需要掌握一些基本的分析工具软件，别认为会使用工具软件了就是会数据分析了，数据分析的核心还是分析能力，需要较高的专业能力，如你的分析方法、算法技巧、数据建模能力、行业经验等，这些才是最关键，当然你若能找到大咖带你，省不少事，自己学好花费好长时间摸索，不妨看下九道门大数据实验平台，上面有不少实验能帮助你学习和巩固数据分析学习成果，还能找到心仪导师。
现在的大数据培训学习的流程一般都是先学习一段时间的J***a基础或者是python基础的内容，为后边的大数据学习打下一个扎实的基础，学习过大数据技术和从事大叔工作的人应该都知道大数据技术开发中使用到的一些平台很多都是J***a编程语言进行开发的，所以现在在大数据培训学习的时候，尤其的零基础的学员都会先进行J***a编程基础的学习，然后再进行正式的大数据技术学习。
第一阶段：J***aSE基础核心
第二阶段：数据库关键技术
第三阶段：大数据基础核心
第四阶段：Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
第五阶段：Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段：Flink流式数据处理框架
2020大数据学习路线图：
想要学好大数据需要注意一些比较实际的问题才行，比如大数据就业相关，找一个好的大数据工作需要掌握那些知识，所以想要学好大数据小编有以下几点建议：
一、大数据的三个发展方向：
平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。 大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向:
1. 大数据工程师
2. 数据分析师
3. 大数据科学家
4. 其他（数据挖掘等）
二、零基础学习大数据一般有以下几步：
了解大数据理论
计算机编程语言学习
大数据相关课程学习
学大数据，都学习哪些内容，要学多久？
学习积云大数据课程包括：J***a入门、J***a进阶、数据库编程、web应用实战、经典&主流框架、互联网流行技术、互联网解决方案
要学一年左右，这里说的是有一些基础的。对于0基础的同学来说可能要学更长的时间
大数据发展速度很快，对技术的需求也在不断更新迭代，从第一代的Hadoop为主，到现在的Hadoop、Spark、Storm、Flink百花齐放，一方面是因为需求的变化，另一方面也是技术生态在不断拓展和完善。
学大数据，都学习哪些内容，这就需要结合市场来考量，市场需求什么，那就需要去掌握相应的技术框架。
下面例举通用层面上，大数据一般需要学习和掌握哪些——
1、数据收集层
主要由关系型和非关系型数据收集组件，分布式消息队列构成。
Sqoop/C***：关系型数据收集和导入工具。
Flume：非关系型数据收集工具，主要是流式日志数据。
Kafka：分布式消息队列，一般作为数据总线使用。
2、数据存储层
主要由分布式文件系统（面向文件存储）和分布式数据库（面向行/列的存储）构成。
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据***集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而***用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：
第一，数据体量巨大
从TB级别，跃升到PB级别。
学习大数据很多的初学者一开始的时候对于大数据学习学习的内容有那些？要学习多久？零基础难不难学习？等一系列问题都存在一大堆的疑问，今天小编就针对这个问题为大家来一一解答。
既然是学习大数据及时，那我们第一时间就应该是去了了解一下什么是大数据，大数据都要学习那些知识，只有知道了这俩点我们才能够更好的进行下边的学习。
第一阶段：J***aSE基础核心
第二阶段：数据库关键技术
第三阶段：大数据基础核心
第四阶段：Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
在我们生活和工作中有很多地方都用到了大数据开发技术，对于小伙伴来说大数据开发已经不陌生了，企业对大数据开发人员的需求量在不断增多，市场上也有许多小伙伴想要学习大数据开发技术知识，不过小伙伴要知道，想要入门大数据开发必须系统的去学习大数据开发技术。
那学习大数据很难吗？需不需要编程基础呢？大数据是一项比较复杂的编程语言，学习大数据开发是需要一定的编程基础的，而且大数据是综合性比较高的编程语言，对于零基础小伙伴来说学习大数据是比较困难的，但是零基础小伙伴可以选择大数据培训班来学习，而且还能系统的学习大数据相关的技术知识。
一般零基础小伙伴在大数据培训班学习开发技术知识，培训班事先会通过面试的方式对小伙伴做一个初步的了解，然后通过考试来检测小伙伴到底适不适合学习大数据开发，而且还会给小伙伴推荐比较适合学习的编程技术，增加成功学习编程技术的概率。
零基础小伙伴一般在大数据培训班学习开发技术时，需要学习一些j***a、Python等编程基础知识包括算法、框架等知识，在后续过程中是需要学习Linux系统操作、学习搭建Hadoop平台和Spark平台等大数据开发相关技术知识。
在大数据培训班学习开发技术知识，除了学习开发技术基础知识之外，还需要练习一些企业级项目实战案例，让小伙伴在学习开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验，锻炼学习在公司项目实战中解决问题的方法。
一般情况下，在大数据培训班系统学习开发技术知识的培训周期是5-6个月的时间，培训结束之后，能够达到初级开发工程师的技术水平，不过小伙伴在选择大数据培训班的时候，一定要选择适合自己的，靠谱的大数据培训班来学习。
学习方式是其中一个因素，最重要的是小伙伴能够找到适合自己的学习方法，成功入门大数据开发，在学习中要养成良好的学习习惯，学会善于反思和总结学习经验。尚硅谷大数据培训班是一个比较靠谱的线下面授教学的职业培训机构，在学习中练习企业级项目实战案例，锻炼小伙伴解决问题的能力，培训班还有大数据***供小伙伴下载学习！
***://***.atguigu***/bigdata_video.shtml
大数据零基础的学习，怎样可以快速学好？
大数据是比较热门的一项编程科目，近年来有越来越多的小伙伴转行学习大数据，这可以充分体现大数据的重要性。而大数据是综合性的、复杂的编程语言，这也代表着学习大数据不像学j***a、web前端、Python那样简单好学，它是需要有一定的编程基础的。这并不是代表着零基础就不能学好，想学好大数据还是需要一定的方式方法的。
1.端正学习态度
不论你是有编程基础还是没有编程基础，端正学习态度是每个学习大数据小伙伴都应该做到的，一定要戒骄戒躁。不要因为自己没基础，就轻言放弃。
2.了解学习j***a、Python编程基础
前面我们也说过了，学习大数据是需要一定的编程基础的，所以在学习大数据之前，小伙伴是需要了解学习j***a、Python等编程基础的，等小伙伴了解了、学习了编程基础，学习大数据相对来说会更容易接受一点。
3.寻找适合自己的学习方法
学习方法的重要性相信小伙伴都应该明白，好的适合自己的学习方法可以让小伙伴事半功倍。适合别人的学习方法，不一定适合自己，自己还需要不断的去尝试，去探索，多和小伙伴进行交流，综合各种学习思维，让其变成自己的学习思维。
4.以用为学
小伙伴在学习大数据过程中，可以搜索企业对大数据开发人才的技术需求，结合企业要求来学习大数据，可以有效的提高学习效率，同时还可以提升自身职业价值。
最后，想要快速入门大数据开发，要做到多学、多问、多练习，结合自身情况，寻找适合自己的学习方法更重要。
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
1.基础知识积累的重要性。大数据开发技术具有较高的复杂性和综合性，因此，小伙伴在学习大数据开发技术过程中，要重视基础知识的积累。2.要注重项目实战案例练习。在学习过程中，小伙伴不要只注重基础知识的积累，还需要加强项目实战练习，在练习项目实战过程中，通过综合性的练习，可以让小伙伴在练习过程中查缺补漏，让小伙伴对大数据开发技术知识理解的更深刻。3.多交流，培养自身编程思维的重要性。小伙伴在大数据培训班学习相关大数据开发技术知识的过程中，要不断的交流，和别人交换技术意见，学习了解别人好的编程思路，慢慢培养自身编程思维。
这是一个非常好的问题，作为一名科研教育工作者，我来回答一下。
首先，大数据技术体系是非常庞大的，要想全面了解大数据技术需要一个系统的学习过程，而且还需要突破一系列学习难点，对于零基础的初学者来说，要想实现快速入门，最为直接和有效的方式之一就是选择一个切入点，然后基于应用场景来学习大数据技术。
大数据的应用场景非常多，不同的应用场景对于大数据技术的要求也有所不同，初学者可以基于自己的知识结构和所处的行业环境，来选择一个适合自己的应用场景。大数据的行业应用无非有三大场景，其一是数据***集场景，其二是数据分析场景，其三是数据应用场景，可以结合具体的场景来制定学习规划。
数据***集的应用场景非常多，很多行业领域在开展业务的过程中，都需要先完成数据***集任务，而数据***集领域的人才需求量也相对比较大，整个数据***集涉及到的环节也比较多，包括数据***集、整理和存储三大部分。相对于数据分析和应用环节来说，数据***集的入门还是相对比较容易的，初学者可以从爬虫开始学起，然后再逐渐展开和深入。
数据分析是大数据技术的核心之一，数据分析也是当前实现数据价值化的主要方式之一，所以学习大数据技术通常都一定要重视数据分析技术。数据分析当前有两大方式，其一是统计学方式，其二是机器学习方式，这两种方式的学习都需要一个过程，可以从基本的统计学知识开始学起，要重视数据分析工具的学习。
数据应用是大数据价值的出口，当前的数据应用目标有两大类，其一是给决策者使用，其二是给智能体使用，当前随着大数据逐渐成为互联网价值的一个重要载体，数据应用目标还将增加一个价值载体的分类。
最后，对于大数据初学者来说，不论选择哪个学习场景，最好要能够得到专业人士的指导，这对于提升学习效率有非常直接的影响。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
零基础当然可以参加大数据培训了，本来大数据培训的目的就是为了让那些不会的人通过培训学习掌握相关的大数据知识的，方便想要进入大数据行业发展的人能够通过培训快速的掌握相关工作需求的一些技能，从而实现自己进入这个行业发展的目的。
这里小编建议零基础的同学最好是选择线下的全程面授课程进行学习，在老师的指导下学习效率更高，用的时间也相对比较短。
选择大数据学习要注意下边的几点：
1、是否适合学习大数据
2、找一个靠谱的大数据培训机构
3、学习要认真努力，多动手进行练习
4、学习课程中是否有大数据相关项目
大数据学习路线图：
如何学习大数据处理？
刚好本人在一线互联网公司做大数据、算法方面工作，希望我的回答能对您有帮助。
大数据重点在“大”字，一般数量级都百亿甚至千亿以上。传统的数据处理方法已经无法适用。
因此要学习大数据处理技术，要从两方面着重学习。
第一方面，分布式的数据处理框架。由于数据量大，单个物理机是无法完成数据处理任务的，因此需要用分布式数据处理框架，比较常见的例如hadoop、spark等等。
另一方面，数据处理是为了获取其中的信息，因此一些常见的数据处理算法也是必要的。例如数理统计、逻辑回归、pca、聚类、分类回归树、深度学习等等。
希望我的回答能够帮到您，如果您对我的回答满意的话还请给个优质回答哦
很高兴回答你的问题
首先，我们拿到一个数据，使用jupyter notebook来打开这个数据，这里我使用pandas来进行数据的导入，请注意我这里的数据格式为csv的，如果不是请换成别的格式即可。
导入数据后，我们就需要对它进行筛选、进行洗涤。比如说：数据里有一些空值、一些0值，我们要知道有多少，对整体有没有影响，那么我们就需要如下操作。lineitems_sample.isnull().sum()这句是用来统计空值总数的；那么，如果我们要统计下为0值的个数，我们可以这样，(lineitems_sample<0).sum()。这里解释下：
lineitems_sample
我想说Python可以很好的完成数据处理任务，一个是它开源，二个是支持库很多，随拿随用很方便！
这里简单说一下，我不知道你处理数据需不需要分析，可视化。我用的是matplotlib
展示出来的效果如下：
当然还有很多种分析情况画出的分析图。这里就不在多说。
更多精彩，敬请期待！
大数据的学习，最难的就是入门，如果传智播客给到学生建议的话，就是好好学习sql，要能熟练使用，并且多学习大数据处理的相关思想；下面给有需要的小伙伴罗列一个2019年全套的大数据学习路线图：
大数据处理相关技术，所需要掌握的是J***a语言和Linux操作系统。这两个是基础，学习顺序的话不分先后。技术方面最快的学习路径就是直接学习相关的主流框架。很多人提到框架的话，就会觉得很难。其实我们只要是知道相关框架的调用方法，就会轻松很多。
Hadoop：
在接触hadoop之前，大家需要有一定的J***a基础。为此给自学的小伙伴提出的建议是首先学习Linux，然后学习adoop的生态系统。在学习Hadoop的第一个阶段就是可以熟练的搭建伪分布式集群以及完全分布式集群。也就是先让hadoop的环境搭建起来，能正常运行wordcount程序，我们才可以接下来的分析hadoop生态系统。
Zookeeper：
可以称之为万金油，安装Hadoop的HA的时候会用到它。之后学到Hbase的话也会用到。一般就是相互协作的信息。
Mysql：
我们学习完大数据的处理，下面就是要学习小数据的处理工具mysql数据库。因为装hive的时候会用到。那么mysql需要掌握什么呢，就是我们可以Linux上把它装好，运行起来。要学会配置简单的增删改查，修改root的密码，创建数据库。主要是学习语法。
接下来的知识点我就不一一罗列了，我们在每个阶段学习结束后，都要清楚的知道自己有没有什么缺乏。那么可以按照下图来检验自己的知识点是否掌握清晰：
随着信息化时代迅速发展，大数据在我们生活和工作中扮演着重要角色，大数据开发也逐渐的发展成熟起来，有越来越多的小伙伴慢慢对大数据熟悉起来，甚至有些小伙伴想从事大数据开发行业。
想要从事大数据开发行业，就必须对大数据开发进行系统的学习，小伙伴要知道，大数据开发是比较复杂的编程语言，而且还具有较强的综合性，大数据开发将会运用到Linux系统、j***a编程基础、web编程等语言，小伙伴想要自学恐怕是比较困难的，想要系统的学习大数据，还需要进行大数据培训。
1.基础知识的积累
学习大数据开发是需要有一定的编程基础和较强的思维逻辑能力的。所以零基础小伙伴想要学好大数据开发技术，首先必须积累更多的基础知识之后，才能学习相关大数据开发技术知识。
2.制定合理的学习计划
零基础小伙伴在大数据培训班学习时，要根据培训班的课程内容制定适合自己的学习***，在学习过程中，根据***来学习，才能增强学习主动性。
3.项目实战案例的练习
小伙伴学习大数据开发技术，基础知识固然重要，但是只学习基础理论知识是纸上谈兵，大数据开发技术的学习更注重于实战经验的积累，因此小伙伴要注重项目实战案例的练习。
4.找到适合自己的学习方法
无论小伙伴选择什么样的学习方式，选择适合自己的学习方法是非常重要的。在学习过程中，小伙伴可以去借鉴别人的学习方法，但并不是去抄袭、***，是合理的借鉴磨合，让别人好的学习方法融入到自身学习思路当中。
随着当今信息化时代的快速发展，从IT时代已经来到了DT时代。其中大数据则是扮演着至关重要的角色，因此有越来越多的人接触和学习到大数据，那怎么能学习好大数据处理呢，具体内容如下：
1.打牢扎实的基本功
万丈高楼也都是从地基打起的，开始学习大数据处理之前，掌握扎实的基本功是非常重要的，它将会决定你未来的高度。基本功包括掌握Python，J***A等支持大数据的编程语言、Linux操作系统、常用的主流数据库以及达标的高数和[_a1***_]水平。
2.了解大数据相关技术
了解大数据处理的工作运行机制，hadoop、spark、strom等关于大数据主流的框架以及相关的算法软件。
3.制定合理学习***
有了***，学习就有了明确的目标和具体的步骤，可以增强工作的主动性和减少盲目性。根据自身基础和学习状态制定出一套切实可行的学习***，***一定要分解到位，进行细化。并按照制定好的***，一步一步地落实完成。
4.培养快速学习能力
对于不了解和专业性比较强的知识，我们可以通过网络检索、访问学术网站或者查阅学术文献等方式来对相关知识进行学习，快速地进入和熟悉未知的领域，丰富自己的能力。
5.积累大量实战经验
到此，以上就是小编对于数据编程学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据编程学习的5点解答对大家有用。
