自学大数据该怎么入手

自学该怎么入手

已经成为当今最热门的领域之一，许多人都希望自学，以提高自己的职业竞争力。但是，对于没有相关背景的人来说，自学可能会感到困难和无从下手。下面是一些关于如何自学的建议和指导，帮助你更好地入门领域。

1. 官方指定教材

如果是自学的话，备考可以教材和考试大纲为依据，合理安排学习内容和学习进度。

2. 从Spark入手

如果刚刚起步研究分布式计算，可从Spark入手。Spark是一个快速、通用的处理引擎，以其快速的速度和易用性而受到广泛关注。学习Spark可以帮助你理解和掌握处理的基本概念和技术。

3. 数据清洗工具

在处理过程中，数据清洗是一项非常重要的任务。为了提高数据的质量和准确性，你可以使用一些数据清洗工具。其中一个可选的工具是OpenRefine，它是由Google开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实现一些基本的清洗功能。另外，Tableau也是一个可交互的数据可视化工具，操作简单，可以帮助你更好地理解和展示数据。

4. 处理框架

给出一个通用化的处理框架，主要分为数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化几个方面。在处理过程中，首先需要进行数据采集，数据来源主要有两类，一类是各种传感器设备产生的数据，另一类是来自互联网等各种数据源。然后，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、去噪等操作。接下来，需要将数据存储到合适的存储介质中，例如分布式文件系统或数据库。然后，对存储的数据进行清洗，确保数据的准确性和一致性。最后，通过数据查询分析和数据可视化工具，对数据进行进一步的分析和展示。

5. 学习数据库和SQL

在学习之前，建议先从传统关系型数据库入手，掌握数据库基本的概念和操作方法。学习数据库和SQL将为后续学习打下坚实的基础。

6. 学习MySQL

数据开发基础中，MySQL是非常重要的一个工具。MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种大型网站和应用程序。从MySQL的入门到精通，学习MySQL可以帮助你更好地理解和运用处理中的数据开发技术。

7. 学习编程语言

处理的最后一步就需要学习编程语言了。目前学习Python语言是一个不错的选择，Python在分析领域有比较广泛的应用。Python具有简单易学的特点，适合初学者入门学习。

8. 学习JAVA语言

中的许多框架底层都是使用JAVA语言开发的。因此，掌握JAVA语言对于学习是非常有帮助的。在自学的过程中，如果你已经掌握了JAVA语言，那么后续学习将会更加容易。

9. 学习数据分析

数据分析是处理过程中的最后一步，它对数据的提取、清洗和分析非常重要。学习一门数据分析的编程语言将会为你在分析领域提供帮助。目前，Python语言在分析领域有着广泛的应用和支持，学习Python将会为你提供一种方便和高效地进行数据分析的方式。

虽然自学对于没有相关背景的人来说可能会比较困难，但通过合理的学习顺序和方法，以及选择合适的学习资源，你完全可以自学。从官方指定教材入手，学习Spark、数据清洗工具和处理框架，掌握数据库和SQL，学习编程语言如Python和JAVA，以及数据分析等领域，都将为你在领域的自学之路提供帮助和指导。记住，只要有足够的努力和坚持，你一定能够成为一名优秀的专家。