Java是大数据的基础，大数据学习的路线图推荐给你，希望你早日学有所成。
大数据需要学什么
一、掌握基础、更新知识。基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。数据库查询—SQL数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。统计知识与数据挖掘你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？行业知识如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：对于A部门，1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。二、要有三心。1、细心。2、耐心。3、静心。数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。三、形成自己结构化的思维。数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。四、业务、行业、商业知识。当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。数据分析师中国统计网——一位资深数据分析师的分享
每一次回答完都觉得自己讲得太片面了，总是没有一个合适的契机去好好总结这些内容，直到开始写这篇东西。大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。
1、认识大数据大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，数据来源广;数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);数据增长速度快。2、大数据所需技能要求Python语言：编写一些脚本时会用到。Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。3、必须掌握的技能：、 HBase(、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。
大数据学什么
1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!
2、Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
3、Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!
4、Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
5、Avro与Protobuf
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
6、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
7、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
8、phoenix
phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
9、Redis
phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
主要分为：Java核心开发 、Java EE、Linux精讲、Hadoop生态体系、Storm实时开发、Spark生态体系、项目实战七大阶段，具体课程可以到官网上去了解，多多对比几家课程选择出最好的。不同的培训机构学习的时间也不一定，有的是4个月，有的是5个月。
杭州大数据程序员学习课都讲什么？我们之大数据，有的了解的深，有的了解的浅。但大数据技术成果却一直支持着我们的生活，也可以这么说，生活中处处都有大数据的影子，那正在逐步主导我们生活的大数据技术，都需要学习哪些课程内容呢？给大家说一下，想要成为大数据程序员需要掌握哪些大数据技术知识！大数据课程大纲（精简版）阶段一、 Java语言基础Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java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程序与集合类阶段二、 HTML、CSS与JavaScriptPC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用阶段三、 JavaWeb和数据库数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕阶段四、 Linux&Hadoopt体系Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架阶段五、 实战（一线公司真实项目）数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用阶段六、 Spark生态体系Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（）阶段七、 Storm生态体系storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 阶段八、 大数据分析 —AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析
不要被吓到。。。。。英语不需要你几级几级~常用的英文文挡看多了自然认识一些常用的单词什么的~前提是刚开始你要能忍着龟速看下来~我同学4级没过~读英文文挡照样特顺~至于代码方面~其实只要逻辑思维能力强~就没什么难度~至于逻辑思维能力~自己处于什么层次就自己最清楚了~我基本上全是自学的~先是HTML 然后是C 再是ASP 再是JAVA 再是JSP 然后现在在自学J2EE~这只是我的顺序 我前期学的特乱……如果准备走J2EE路线就不用学ASP也成~走ASP.NET路线就不用学JAVA~只要你逻辑思维能力算的上中等~就不会觉得有多难~从简单的学起，然后看书才有用，或者可以上一些计算机培训班，用人单位也要的。从零开始是最难的。我现在从事IT，只能讲是中级程序员，修改程序，编写简单程序没有什么问题了，但是向再往深层研究发现很难，主要是基础的问题。自学很难。
零基础会比较吃力哦
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资源很少，自学难度大，零基础建议报班培训学习。
有一定的难度，大数据相对来说更适合有基础的人学习，学大数据一定要有方向，可以按照大数据路线图的顺序学习，选择大数据培训机构的时候一定要深度了解机构的口碑情况，除了口碑还要了解一下机构的课程体系、就业情况、师资力量、费用花销等等方面，多对比几家机构，希望你早日学有所成。
现在大数据人才的缺口很大，但是从事大数据开发是需要一定的数据库基础和编程基础的，而且大数据的教学视频或者书籍目前来说适合入门的非常少，课程也非常繁杂。自学的难度不小，如果你的逻辑思维能力足够好的话可以参加尚硅 谷的系统化培训。
当今社会计算机技术发展非常迅速，“互联网+”已经日渐成为人们生活中不可或缺的重要元素。从国家的科研工作到人们日常使用的手机，无一离不开计算机技术。因此有很多自考生提升学历都想选择计算机专业。那么自考计算机专业难不难？有哪些考试科目？下面一起来了解下吧！
自考计算机专业有分专科和本科两个学历层次，不同学历层次，所需要学习的课程是不一样的。以暨南大学自考计算机科学与技术专业为例：专科阶段的考试科目有16门必考课+1门加考课（这个加考课是指港澳台考生如果不想考思修和毛概这两门课程，才需要加考的）。
本科阶段的考试科目是在专科原有的课程数目基础上多加了3门加考课。从课程设置上看，自考本科计算机科学与技术专业需要学习的课程有计算机网络原理、C++程序设计、软件工程等技术性比较高的课程。对于有英语和数学基础的考生来说就不会太难，但对于英语和数学基础很差的考生来说就会比较难。
请点击输入图片描述但是难度和未来的收获是成正比的，因为随着科技的发展，计算机专业人才成为了社会刚需，所以计算机专业发展前景好，自考计算机专业毕业后可从事计算机应用程序设计、软件开发、系统管理、技术维护等工作。因此建议想要自考计算机专业但是基础又比较差的考生，可以报名自考辅导班，有专业老师上课，辅导功课，可大大提高考试的通过率。
全国计算机自考交流群
1、专业人员分析认证-INFORMS
CAP认证是一个严格的通用分析认证。它证明了对分析过程的端到端理解，从构建业务和分析问题到获取数据，方法，模型构建，部署和模型生命周期管理。它需要完成CAP考试(这个考试可以在100多个国家的700多个计算机的测试中心进行)和遵守CAP的道德规范。
2、数据科学专业成就认证-Columbia University
这个数据科学认证是由TheFU基金会工程与应用科学学院和哥伦比亚大学艺术与科学研究生院联合提供的。该计划包括四个课程：数据科学算法(CS/IEOR)，概率与统计(STATS)，机器学习数据科学(CS)和探索性数据分析和可视化(STATS)。
3、工程方面分析和优化(CPEE)证书–INSOFE
这个密集的18周课程，其中包括10个课程(讲座和实验室)为学习者分析的各个方面，包括使用大数据使用Hadoop。它专注于R和Hadoop技能，以及统计建模，数据分析，机器学习，文本挖掘和优化技能。学习者将在一个真实世界的顶点项目中实施一系列的测试评估。
4、挖掘大规模数据集研究生证书-Stanford University
为软件工程师，统计学家，预测建模师，市场研究人员，分析专业人员，以及数据挖掘者设计，此认证需要四个课程，并演示掌握高效和强大的技术和算法，从大型数据集，如Web，社交，网络图和大型文档存储库等。这个证书通常需要一到两年的时间才能获得。
5、分析证书：优化大数据-University of Delaware
主要面向商业，营销和运营经理，数据分析师和专业人士，金融业专业人士和小企业主本科课程。该计划汇集了统计，分析，书面和口头沟通技巧。它向学习者介绍了分析大数据集所需的工具，涵盖了将数据导入分析软件包，探索性图形和数据分析，构建分析模型，找到最佳模型以解释变量之间的相关性等主题。
6、EMC数据科学家助理(EMCDSA))-EMC
EMCDSA认证表明个人作为数据科学团队成员参与和贡献大数据项目的能力。它的内容：部署数据分析生命周期，将业务挑战重构为分析挑战，应用分析技术和工具来分析大数据并创建统计模型，选择适当的数据可视化等。
自考计算机专业主要有计算机及应用、计算机网络、计算机信息管理等专业课程，这三门专业课又都分为16门小课程，除了计算机网络加考3门课程外，计算机及应用和计算机信息管理也都加考4门课程。所以说自考本科计算机专业考生就需要考计算机网络原理、计算机操作系统、软件工程、操作系统、计算机应用与技术、中国近代史纲要、马克思主义基本原理概论、高等数学、英语、电子技术基础、计算机组成原理、C++语言程序设计、概率论、数据库及其应用、线性代数等等课程。
理论考试+实操考试。理论考试内容包括数据分析基本原理、概念及简单计算，题型分为填空、判断、单选题、多选题，此考试为上机考试。实操考试为实际案例分析，一共三科。Level Ⅰ：业务数据分析师。专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员;从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员;非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。Level Ⅱ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过 Level Ⅰ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。Level Ⅱ：大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过LevelⅠ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。《投资数据分析实务》、《市场调研与预测》是项目数据分析专业考生必修必考教材。 《经济学原理》、《统计学原理》、《财务管理》是本课程的先修课程。考试内容涉及项目前期市场研究、项目相关数据采集、数据处理、数据预测、投资数据编制与估算、现金流量估算、投资数据分析、资本限量决策、不确定性分析、公司价值评估等。
你CAD学得好的话建议你去考个CAD高级证书，条件许可的话也考个铣工中级证。考这些证书你要找一间大专或者技校，在学校报名考证。
需要学习计算机专业的课程，汇编可以不用
我就是数控专业毕业的，要考的基本证书有：英语4级计算机2级我考过的专业证书有：avtocad中级,pro/e高级证书，数控车床初级证书，数控加工中心高级证书有了这些就够了不过最好在学校里面多学点自动编程软件
光学数控不用考那么多证吧~英语这东西有能力就尽量考吧，不仅是为学数控而考~CAD现在也不怎么常用了~铣床一般都用MATERCAM或者UG啦~以后UG是主流吧，学数控主要当然是考车床铣床的证书啦~要是读书一般都是考到高级证，出去工作再考上技师证，高级技师证啦。高级技师已经有很高的待遇啦。之后有能力可以去考工程师了。普通的加工中心就和上面说的一样，就是数铣加了个自动换到而已，复杂的就.....很复杂啦。而且未来铣床肯性比车床好找工作，也轻松得多。想要在数控行业做还是注重铣床的好。