黑马大数据培训

zero如何系统地学习大数据？有什么适合入门的大数据教程？Python+大数据需要学习的东西很多，难度很大。黑马程序员特别整理了一份全面的Python+大数据学习教程，帮你梳理入门思路。

图片3.0版Python+黑马程序员大数据课程体系。本课程按照每天6小时计算，6个月左右可以完成数据开发工程师的学习，获得3-4年的开发经验。

零。哪里可以找到自学资源区？

找哔哩哔哩黑马程序员的Python大数据分类，有从零到项目的学习课程。具体的学习顺序也给大家整理好了，如下。

一、Python在大数据方向需要掌握的知识

学习目标:

掌握Python开发环境的基本配置

掌握运算符、表达式、流控制语句、数组等的使用。

掌握琴弦的基本操作。

建立初步的面向对象编程思维。

熟悉异常捕获的继任流程和用法。

掌握类和对象的基本用法。

以上只是学习的基础部分，后续的面向对象、网络编程、多任务编程、高级语法都是进阶学习。把项目作为所学知识的终结。如果能完成一个综合案例，可以提高编程能力，培养思维。

二、SQL的基础

掌握MySQL/SQL、Kattle和BI工具的使用，能够解决传统仓库业务开发任务。

在这个阶段，你需要掌握MySQL数据库的使用和SQL相关的语法。以及Kettle数据迁移工具和BI可视化工具的使用。具备一定的数据开发知识，掌握BI工程师的基本技能。

三、ETL实战

现阶段需要学习完整的PythonELT解决方案，kettle数据采集解决方案，DS调度解决方案，基于FineBI的BI解决方案。

主要知识点包括:

ETL概念和工具，PythonELT实战，基于FineBI的数据分析实战，仓库中收集的从电台上传到后台的订单数据，仓库中收集的后台的程序日志。

第四，Hadoop技术栈

1.掌握Linux的常用命令，为后续的数据开发学习打下良好的基础；2.掌握大数据核心框架Hadoop及其生态系统，完成HDFS、MapReduce、Yarn机制的基本理解和使用；可以构建Hadoop高可用HA集群；3.掌握Hive的使用和调优；4.具备Hadoop开发能力和离线数据仓库开发能力；5.能够完成企业系列仓库的基本建设。

这一阶段的研究可以解决构建企业级大数据集群的问题，为高级大数据开发奠定基础。

五、千亿线下仓项目

掌握离线数据仓库的分层与建模，如何在大量数据场景下优化配置，拉链表的具体应用，新数据的提取与分析，更新数据的提取与分析，Hive函数的具体应用等。ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git的CodeReview功能保证了离线数据仓库的高质量分层和建模。该项目涉及20多个主题，100多个指标场景由Fansoft BI企业级报表展示。

不及物动词Spark技术堆栈

七。NoSQL和信息中心

八、梳理学习技术

看了上面的技术，你可能会很困惑。具体来说，我们按照大数据的技术方向梳理了以下几个知识点:数据采集:ELT工具负责将分布式、异构数据源的数据，如关系数据、平面数据文件等提取到临时中间层，然后进行清洗、转换、整合，最后加载到数据仓库或几十个数据中，成为级联分析和数据挖掘的基础。

存储:这涉及到关系数据库、NoSQL、SQL等知识点。

基础设施:云存储，分布式文件存储。

数据处理:自然语言处理是研究人与计算机交互的学科。

统计:这里涉及到大量的分析内容。建议你可以看书学习。

数据挖掘:分类、估计、预测、相关分组商品关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等。

建议学习过程与项目领域相结合。项目学习的过程:

摘要

Python编程语言入门，然后去BI完成零基础开放大数据的学习。后期对Hadoop、Spark、Flink等技术的学习，尽量结合实际项目，可以快速提升实战能力。以上是Python+大数据学习路线图和Python+大数据学习教程。希望对你有用。