【导语】如今大数据发展得可谓是如日中天，各行各业对于大数据的需求也是与日俱增，越来越多的决策、建议、规划和报告，都要依靠大数据的支撑，学习大数据成了不少人提升或转行的机会，那么零基础学习大数据怎么学呢?
1、学习大数据我们就要认识大数据，大数据(big
data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实性)。
2、学习有关大数据课程的内容：
第一阶段：Java语言基础(只只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，做大数据不需要很深的Java
技术，当然Java怎么连接数据库还是要知道);
第二阶段：Linux精讲(因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑);
第三阶段：Hadoop生态系统(这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。)
第四阶段:strom实时开发(torm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Storm简单，可以使用任何编程语言。)
第五阶段：Spark生态体系(它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。);
第六阶段：大数据项目实战(大数据实战项目可以帮助大家对大数据所学知识更加深刻的了解、认识，提高大数据实践技术)。
关于零基础学习大数据怎么学，就给大家介绍到这里了，其实想要学好大数据，成为优秀的大数据工程师，还是需要大家多多进行自我技能提升，多多进行日常问题处理，加油!
大数据课程难度大，学习需要有本科学历要求。
大数据作为一项前沿互联网技术，目前被各互联网大厂的项目部门大量需求，是不错的选择。
随着鸿蒙系统的发布，物联网时代将会催生更多大数据岗位。大数据技术在现在，以及可预见的将来，都是比较吃香的。大数据是一门交叉学科，很多大学没有为大数据单独设置专业，主要有自学和报班学习两种途径。
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
云计算学习主要内容有：
①网络基础与linux系统的管理；
②优化及高可用技能；
③虚拟化与云平台技术；
④开发运维。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
