免費的大數據學習資料，這一份就足夠

  朋友不在於多，知心就好;資料不在於多，精緻就好。一份專業的大數據學習資料纔是學習大數據的利刃。小編分享的這套大數據學習資料將從學習大綱、書籍、視頻教程分別分享。

在這裏仍是要推薦下我本身建的大數據學習交流羣:784557197，羣裏都是學大數據開發的，若是你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,你們都是軟件開發黨，不按期分享乾貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我本身整理的一份2018最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深刻大數據的小夥伴加入。

#大數據學習資料之大數據學習大綱

　　# 階段1、 Java語言基礎

　　Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

　　### 階段2、 HTML、CSS與JavaScript

　　PC端網站佈局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生JavaScript交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用

　　### 階段3、 JavaWeb和數據庫

　　數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

　　### 階段4、 Linux&Hadoopt體系

　　Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分佈式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分佈式日誌框架

　　### 階段5、 實戰(一線公司真實項目)

　　數據獲取、數據處理、數據分析、數據展示、數據應用

　　### 階段6、 Spark生態體系

　　Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統(某一線公司真實項目)、實戰二：新浪網(www.sina.com.cn)

　　### 階段7、 Storm生態體系

　　storm技術架構體系、Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

　　### 階段8、 大數據分析 —AI(人工智能)

　　# Data Analyze工做環境準備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習

　　### 一、Python機器學習二、圖像識別&神經網絡、天然語言處理&社交網絡處理、實戰項目：戶外設備識別分析

　　大數據學習資料之學習書籍

　　### 一、《爲數據而生》

　　書中分別闡述在大數據1.0、大數據2.0和大數據3.0時代下，相對應的數據分析須要作到分析、外化、集成。

　　### 二、《智能時代》

　　這本書做者分七章從不一樣角度對大數據進行介紹，分別以技術和思惟方式的改變爲主線，從工業革命這個角度嵌入，瓜熟蒂落的延伸出大數據與智能化，可是沒有將過多筆墨放在技術的深究上，而是選擇從應用層面體現大數據的理念。大數據應用則會滲透到各行各業，這正是做者的用心之處。

　　### 三、《R語言預測實戰》

　　R語言橫跨了金融、生物、醫學、互聯網等多個領域，主要用於統計、建模及可視化。因爲上手快、效率高，備受技術人員青睞。預測是大數據挖掘的主要做用之一,藉助R語言來作大數據預測，能夠兼具效率與價值於一身。

　　### 三、《數據之巔》

　　這本書中，從小數據時代到大數據的崛起，做者以宏大的歷史觀、文化觀、大數據觀，給咱們描繪了一幅數據科學、智慧文化的全景圖。

　　### 四、《Hadoop權威指南》

　　《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。

　　### 五、《Hive編程指南》

　　《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來彙總、查詢和分析存儲在Hadoop分佈式文件系統上的大數據集合。

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