移动互联网的迅速崛起让数据变得更为多样、丰富。它的移动性，它的碎片化，它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据，从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活，日常生活的数据化。现如今大数据已经上升到国家战略层面，企业对于大数据的关注和重视程度也在不断提升。2018年降至，今天千锋小编就给大家分享一下2018年最新大数据学习路线图，希望能对广大大数据爱好者有所帮助。

第一阶段 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

第二阶段 HTML、CSS与JavaScript：

PC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

第三阶段 JavaWeb和数据库：

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

第四阶段 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

第五阶段 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

第六阶段 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（sina）

第七阶段 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

第八阶段 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

当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景。作为中国政府重点扶持的新兴产业，大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经极其广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活。

2018年中国在线教育平台用户大数据报告—腾讯课堂数据篇，以腾讯课堂的整体用户为研究对象，旨在挖掘中国在线教育平台用户的基本属性，探究用户的学习付费行为，分析用户的学习兴趣偏好，了解用户的学习习惯。

报告核心观点：

1、2017年腾讯课堂用户以男性年轻用户为主，多具有初、高中及本科/大专学历，更倾向于以直播方式学习IT·互联网和设计·创作等领域的课程。

2、2017年腾讯课堂用户整体在线学习用户搜索最多的词是PS，紧随其后的是英语和Java，用户整体学习内容多集中在实用性、技能性较强的课程，且学习时间段集中在晚上20:00-22:00。

11月20日，“大数据背景下学习分析技术驱动的教与学创新论坛”在上海开放大学举办。活动现场发布的《基于在线学习者画像的精准化终身学习调查报告》显示，上海终身教育学习者群体定位与城市发展紧密相关，超过53%的在线学习者拥有本科学历及以上学历，高学历人群是上海在线学习的主要群体。

论坛由上海开放大学上海开放远程教育工程技术研究中心主办，联合国教科文组织开放远程学习姊妹大学网络、开放教育研究杂志社、上海教育服务园区、中国教育在线、腾讯云计算(北京)有限责任公司等联合协办。来自澳大利亚悉尼科技大学、挪威奥斯陆城市大学、华东师范大学、上海开放大学、香港公开大学、腾讯云等国内外在线教育领域的权威专家呈现精彩的专题报告，介绍了学习分析技术驱动下的学习设计和学习服务最新创新模式和应用案例。

论坛上，上海开放大学开放远程教育工程技术研究中心联合上海图书馆(上海科学技术情报研究所)、新华社中国经济信息社上海中心、上海学习网等共同发布了《基于在线学习者画像的精准化终身学习调查报告》。报告基于学习者画像构建方法，采样1.2万多个上海在线学习者的基本信息、态度特征、学习结果、学习行为等数据信息，进行画像分析，从而分析当前的上海终身在线学习现状。

根据调查报告，从年龄、学历、职业分布等数据分析，上海终身教育学习者群体定位与城市发展紧密相关，超过53%的在线学习者拥有本科学历及以上学历，高学历人群是上海在线学习的主要群体，当前上海在线学习群体主要集中在31-70岁之间，各年龄阶层分布较均匀，其中超过59%的上海在线学习者是在职工作人员。

报告显示，从学习目的分析，将近六成被调查在线学习者的学习目的集中在“了解新的领域”、“满足个人兴趣”和“获取资格认证”等方面，上海终身教育学习者的兴趣驱动和目标驱动双颊并进；从内容偏好分析，产业经济与科技发展成为上海终身教育学习者的关注重点，有50%的学习者偏好计算机科学、语言学习、经济与金融、商务与管理、专业技能证书考试，文化与生活成为终身教育需求增长最快的领域；从学习时间分析，学习者的学习行为与现代科技发展和都市生活特征高度吻合。超过2/3的在线学习者每周花费1-3个小时进行在线学习，近1/3的人每周进行在线学习的时间为3-5个小时；大部分在线学习者的单次学习时间集中在5-20分钟左右。

基于以上调查结果，报告从以画像研究精准定位终身教育服务群体、开展智能化个性化终身学习服务、推进科学有效的学习配送建设等方面，对上海开展精准化终身教育服务提出对策与建议，以满足广大市民不断增长的多样化、多层次终身学习需求，提升市民的学习素养和创新能力，提高整体城市的核心竞争力。

主办方表示，通过研究大数据背景下在线学习用户画像，针对学习者的特征进行深入分析，从用户画像的构建视角探索在线学习行为路径、教学规律和教学模式，并且通过大数据分析的结果分析，实现对学习者需求的多方面预判探索，挖掘学习者的个性化服务需求，给学习者提供精准教学服务以及对学习者提供全面的教学评价。

据悉，该研究成果是全国教育科学规划国家级课题 “大数据下在线学习用户画像的构建及其应用研究”的阶段性成果，该课题研制的画像构建方法已应用到上海成人高等学历教育、上海教师信息化能力提升培训、市民终身学习等领域，与会专家普遍认为该研究成果在国内外处于领先地位，对促进教学数据、教学模式、教学资源的深度融合，增强学习者个性化和教师教学决策能力，加快终身学习型社会实现具有重要促进作用。

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来源：中新网上海

大数据需要学习什么?很多人问过我这个问题。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。

大数据需要的语言 Java

java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天)。

一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景 二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。

说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。

Python和Shell

shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。

分布式计算

什么是分布式计算?分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

举个栗子，就像是组长把一个大项目拆分，让组员每个人开发一部分，最后将所有人代码merge，大项目完成。听起来好像很简单，但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的内容可不少。

比如这个大项目如何拆分?任务如何分配?每个人手头已有工作怎么办?每个人能力不一样怎么办?每个人开发进度不一样怎么办?开发过程中组员生病要请长假他手头的工作怎么办?指挥督促大家干活的组长请假了怎么办?最后代码合并过程出现问题怎么办?项目延期怎么办?项目最后黄了怎么办?

仔细想想上面的夺命十连问，其实每一条都是对应了分布式计算可能会出现的问题，具体怎么对应大家思考吧我就不多说了，其实已经是非常明显了。也许有人觉得这些问题其实在多人开发的时候都不重要不需要特别去考虑怎么办，但是在分布式计算系统中不一样，每一个都是非常严重并且非常基础的问题，需要有很好的解决方案。

最后提一下，分布式计算目前流行的工具有：

离线工具Spark，MapReduce等 实时工具Spark Streaming，Storm，Flink等

分布式存储

传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据，单台存储服务器的io能力是有限的，这成为了系统性能的瓶颈，同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求，尤其是大规模的存储应用。

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

上图是hdfs的存储架构图，hdfs作为分布式文件系统，兼备了可靠性和扩展性，数据存储3份在不同机器上(两份存在同一机架，一份存在其他机架)保证数据不丢失。由NameNode统一管理元数据，可以任意扩展集群。

主流的分布式数据库有很多hbase，mongoDB，GreenPlum，redis等等等等，没有孰好孰坏之分，只有合不合适，每个数据库的应用场景都不同，其实直接比较是没有意义的。

最后：

大家都知道大数据的技术日新月异，作为一个程序猿想要保持竞争力就必须得不断地学习

1.Linux基础和分布式集群技术

学完此阶段可掌握的核心能力：

熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；

学完此阶段可解决的现实问题：

搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务；

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。

1.内容介绍：关注作者：需要大数据学习视频资料可以加我QQ群，此文里面连起来的数字，你会找到我的

在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。

2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。

2.离线计算系统课程阶段

1. 离线计算系统课程阶段

Hadoop核心技术框架

学完此阶段可掌握的核心能力：欢迎加入722680258零基础到项目实战

1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；4、掌握Hive数据仓库工具的工作原理及应用开发。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、熟练搭建海量数据离线计算平台；2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序；

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备企业数据部初级应用开发人员的能力

1.1 HADOOP快速入门

1.1.1 hadoop知识背景

什么是hadoop、hadoop产生背景、hadoop在大数据云计算中的位置和关系、国内hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

国内外hadoop应用案例介绍

分布式系统概述、hadoop生态圈及各组成部分的简介

1.1.2 HIVE快速入门

hive基本介绍、hive的使用、数据仓库基本知识

1.1.3 数据分析流程案例

web点击流日志数据挖掘的需求分析、数据来源、处理流程、数据分析结果导出、数据展现

1.1.4 hadoop数据分析系统集群搭建

集群简介、服务器介绍、网络环境设置、服务器系统环境设置、JDK环境安装、hadoop集群安装部署、集群启动、集群状态测试

HIVE的配置安装、HIVE启动、HIVE使用测试

1.2 HDFS详解

1.2.1 HDFS的概念和特性

什么是分布式文件系统、HDFS的设计目标、HDFS与其他分布式存储系统的优劣势比较、HDFS的适用场景

1.2.2 HDFS的shell操作

HDFS命令行客户端启动、HDFS命令行客户端的基本操作、命令行客户端支持的常用命令、常用参数介绍

1.2.3 HDFS的工作机制

HDFS系统的模块架构、HDFS写数据流程、HDFS读数据流程

NAMENODE工作机制、元数据存储机制、元数据手动查看、元数据checkpoint机制、NAMENODE故障恢复、DATANODE工作机制、DATANODE动态增减、全局数据负载均衡

1.2.4 HDFS的java应用开发

搭建开发环境、获取api中的客户端对象、HDFS的java客户端所具备的常用功能、HDFS客户端对文件的常用操作实现、利用HDFS的JAVA客户端开发数据采集和存储系统

1.3 MAPREDUCE详解

1.3.1 MAPREDUCE快速上手

为什么需要MAPREDUCE、MAPREDUCE程序运行演示、MAPREDUCE编程示例及编程规范、MAPREDUCE程序运行模式、MAPREDUCE程序调试debug的几种方式

1.3.2 MAPREDUCE程序的运行机制

MAPREDUCE程序运行流程解析、MAPTASK并发数的决定机制、MAPREDUCE中的combiner组件应用、MAPREDUCE中的序列化框架及应用、MAPREDUCE中的排序、MAPREDUCE中的自定义分区实现、MAPREDUCE的shuffle机制、MAPREDUCE利用数据压缩进行优化、MAPREDUCE程序与YARN之间的关系、MAPREDUCE参数优化

通过以上各组件的详解，深刻理解MAPREDUCE的核心运行机制，从而具备灵活应对各种复杂应用场景的能力

MAPREDUCE实战编程案例：通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下：

通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析，最终计算出需求所要的结果，用于支撑页面展现：

1.4 HIVE增强

1.4.1 HIVE基本概念

HIVE应用场景、HIVE内部架构、HIVE与hadoop的关系、HIVE与传统数据库对比、HIVE的数据存储机制、HIVE的运算执行机制

1.4.2 HIVE基本操作

HIVE中的DDL操作、HIVE中的DML操作、在HIVE中如何实现高效的JOIN查询、HIVE的内置函数应用、HIVE shell的高级使用方式、HIVE常用参数配置、HIVE自定义函数和TRANSFORM的使用技巧、HIVE UDF开发实例

1.4.3 HIVE高级应用

HIVE执行过程分析及优化策略、HIVE在实战中的最佳实践案例、HIVE优化分类详解、HIVE实战案例--数据ETL、HIVE实战案例--用户访问时长统计

HIVE实战案例--级联求和报表实例：

离线数据挖掘系统

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、通过对数据仓库知识的加强初步掌握数据仓库的核心概念和设计流程;2、通过对HADOOP生态圈关键辅助工具的学习掌握hadoop分析系统的整合能力;3、通过电商系统点击流日志数据挖掘系统实战项目，掌握hadoop离线数据挖掘系统从数据采集、入库、分析及报表展现的整套流程

学完此阶段可解决的现实问题：

1、可根据企业具体场景设计海量数据分析系统的通用架构2、根据具体场景的特点有针对性地调整数据分析各环节的技术选型;3、根据具体需求搭建起整套离线数据分析系统;4、简单数据仓库模型的设计和架构5、各环节具体功能模块的开发实现

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力

2.1 数据仓库增强

2.1.1 数据仓库及数据模型入门

什么是数据仓库、数据仓库的意义、数据仓库核心概念、数据仓库的体系结构

2.1.2 数据仓库设计

建立数据仓库的步骤、数据的抽取、数据的转换、数据的加载、什么是数据模型、数据模型的常见类型、如何设计数据模型、如何选择数据建模的架构

典型数据模型——星型建模实例

2.1.3 数据仓库建模样例

业务建模、领域建模、逻辑建模、物理建模

web点击流日志分析系统数据仓库设计实战：

通过对数据特点和业务需求的分析，关系梳理，设计出一个主题明确、层次合理的数据模型

2.2 离线辅助系统

2.2.1 数据采集系统

数据采集概念介绍

FLUME日志采集框架介绍、FLUME工作机制、FLUME核心组件、FLUME参数配置说明、FLUME采集nginx日志实战案例

2.2.2 任务调度系统

任务调度系统概念介绍、常用任务调度工具比较、OOZIE介绍、OOZIE核心概念、OOZIE的配置说明、OOIZE实现mapreduce/hive等任务调度实战案例

2.2.3 数据导出

数据导出概念介绍、SQOOP基础知识、SQOOP原理及配置说明、SQOOP数据导入实战、SQOOP数据导出实战、SQOOP批量作业操作

2.3 web点击流日志分析系统实战项目

2.3.1 项目介绍

1. 在PC时代，营销的核心是购买，在移动互联网时代，其核心是如何实现用户个性化互动，对用户传播更为精准化的内容，而实现这一核心的基础就是对数据的管理和分析——数据驱动型商业模型。

2. 各类互联网服务产品(如网站、APP)都可以通过前端技术获取用户的详细行为数据(如访问的页面，点击的区域、登陆的频次、注册行为、购买的行为等)，将这些点击流日志数据与后台商业数据综合起来，就可以挖掘对公司运营决策意义非凡的商业价值。

3. 本项目则是一个用大数据技术平台实现的点击流日志分析数据挖掘系统，项目内容涵盖一个典型数据挖掘系统中，包括需求分析、数据采集、数据存储管理、数据清洗、数据仓库设计、ETL、业务模型统计分析、数据可视化的全部流程。

2.3.2 需求分析

什么是点击流日志、点击流日志的商业价值、点击流日志分析需求

业务模型指标体系设计——流量分析、来源分析、受访分析、访客分析、转化率分析

2.3.3 系统设计及开发

1. 系统架构设计

2. 数据采集设计及开发——数据格式、数据内容分析、数据生成规律、采集系统技术选型解析、FLUME采集系统实现

3. 数据存储设计及开发——存储技术选型、存储业务流程解析、存储目录规划及文件命名规则、小文件合并实现

4. 数据统计设计及开发——数据预处理、数据加载、原始数据表的创建、数据入库、数据ETL

5. 报表统计设计——数据模型设计、事实表设计、维度表梳理

6. 业务指标设计及开发——PV统计(时间维度、终端维度、地域维度)、来访次数统计(时间维度、地域维度、终端维度)、独立访客统计(时间维度、终端维度、地域维度)、受访页面统计(时间维度、栏目维度)、页面热点图、转化率分析、来源关键词分析、来源搜索引擎分析、来源广告推广分析

2.3.4 任务调度系统设计实现

任务调度单元实现、各环节任务运行频次及依赖关系梳理、工作流设计及实现、工作流定义配置上传部署、工作流启动即状态监控

2.3.5 数据可视化——结果报表展现

1. hive分析结果使用sqoop导出到msyql数据库

2. 报表展现系统技术选型：

后台使用spingmvc + spring + mybatis

前端页面使用全静态异步刷新技术jQuery + Echarts

3. web展现程序架构搭建，使用maven构建项目工程

4. web展现程序页面设计开发：原型页面设计、js代码开发

5. 最终实现以下数据可视化效果：

(1)流量概况可视化效果：

(2)来源地域分析可视化效果：

(3)来源类型分析可视化效果：

3.Storm实时计算部分阶段

实时课程分为两个部分：流式计算核心技术和流式计算计算案例实战。

1.流式计算核心技术

流式计算核心技术主要分为两个核心技术点：Storm和Kafka，学完此阶段能够掌握Storm开发及底层原理、Kafka的开发及底层原理、Kafka与Storm集成使用。具备开发基于storm实时计算程序的技术能力。

学完此阶段可掌握的核心能力：

(1)、理解实时计算及应用场景

(2)、掌握Storm程序的开发及底层原理、掌握Kafka消息队列的开发及底层原理

(3)、具备Kafka与Storm集成使用的能力

学完此阶段可解决的现实问题：

具备开发基于storm的实时计算程序的能力

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备实时计算开发的技术能力、但理解企业业务的能力不足

1.1、流式计算一般结构

2011年在海量数据处理领域，Hadoop是人们津津乐道的技术，Hadoop不仅可以用来存储海量数据，还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点，很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库，高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。一般来讲，根据业务需求，数据的处理可以分为离线处理和实时处理，在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案，但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。就在人们翘首以待的时间节点，storm横空出世，与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性，横扫市面上的一些流式计算框架，渐渐的成为了流式计算的首选框架。如果庞麦郎在的话，他一定会说，这就是我要的滑板鞋!

上图是流式分析的一般架构图，抽象出四个步骤就是数据采集、数据缓冲、数据处理、数据输出。一般情况下，我们采用Flume+kafka+Storm+Redis的结构来进行流式数据分析。实时部分的课程主要是针对Kafka、Storm进行学习

1.2、流式计算可以用来干什么

一淘-实时分析系统：实时分析用户的属性，并反馈给搜索引擎。最初，用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求，希望能够实时分析用户的行为日志，将最新的用户属性反馈给搜索引擎，能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。

携程-网站性能监控：实时分析系统监控携程网的网站性能。利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标，并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表，通过历史数据对比等判断规则，触发预警事件。

一个游戏新版本上线，有一个实时分析系统，收集游戏中的数据，运营或者开发者可以在上线后几秒钟得到持续不断更新的游戏监控报告和分析结果，然后马上针对游戏的参数和平衡性进行调整。这样就能够大大缩短游戏迭代周期，加强游戏的生命力。

实时计算在腾讯的运用：精准推荐(广点通广告推荐、新闻推荐、视频推荐、游戏道具推荐);实时分析(微信运营数据门户、效果统计、订单画像分析);实时监控(实时监控平台、游戏内接口调用)

为了更加精准投放广告，阿里妈妈后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点(理想状态是，你对什么感兴趣，就向你投放哪类广告)。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查�...

6月11日，科大讯飞智学网与温州市第二十一中学达成战略合作协议，共建浙江省首个大数据教学支持中心。中心将基于科大讯飞全球领先的人工智能核心技术，深度挖掘学生学习测评数据，通过提供高频大数据服务、人工智能算法推荐、网络专家团队辅助等服务，完成对学生学习评测数据的精准纠错，支持教师帮助学生实现个性化学习。

温州市教育局副局长王剑波，教育评估院院长赵桂芳，教育教学研究院副院长马玉斌，教育信息化领导小组办公室副主任张向东，温州市第二十一中学校长徐海龙，副校长厉园光、金森林，研训处主任兼校办主任陈春如，总务处主任钱伦波，教务处副主任王永康，政务处副主任蔡筱慧，初中基础学部主任马学江，高中基础学部主任许光军，科大讯飞浙江教育行业总监陈韬，科大讯飞浙江教育运营总监叶陈，科大讯飞浙江教育城市经理王程辉等共同出席了签约仪式。

▲科大讯飞智学网与温州市第二十一中学签订合作协议

温州市第二十一中学校长徐海龙为签约仪式致辞，他说：“温州市第二十一中学建校近20年，经历改制扩容、国际化办学、质量提升等阶段，2016年进入发展瓶颈期，如何走好创新特色发展之路成为整个管理团队和全校师生的共同愿景。经过对学校办学的重新梳理，认定走两轮驱动的路径：第一条为现代学校治理体系，第二条为智能个性化学习体系，以与科大讯飞智学网共同构建的大数据教学支持中心为抓手，通过大数据+人工智能，唱响学校个性化学习的主旋律。”

▲温州市第二十一中学校长徐海龙介绍二十一中发展情况

徐校长提出，二十一中已经逐步开展基于“互联网+”的智慧校园实践，并且取得了良好的效果。未来大数据教学支持中心将会致力于解决学习评价样本不够“大数据”，教学评测内容不够“高精准”，学习纠错指导不够“个性化”等问题，最终达成让大数据+人工智能支持教师，成就学生个性化学习的目标。

随后，科大讯飞浙江教育行业总监陈韬详细介绍了人工智能技术产业最新进展与科大讯飞人工智能在教育行业中的应用。陈韬说：“2017年7月国务院发布人工智能规划——2020年部分并跑，2025年部分领跑，2030年全球领先。科大讯飞一直以来专注于人工智能技术，并且有幸成为科技部人工智能四大平台之一。2017年国家首个认知智能国家重点实验室落户科大讯飞，目前科大讯飞的智能语音识别技术、图文识别技术和机器阅读理解技术处于世界领先水平。”

▲科大讯飞浙江教育行业总监陈韬介绍科大讯飞语音合成技术最新进展

陈韬指出，人工智能改变行业离不开三个重点要素：核心技术、行业数据和行业专家。依托科大讯飞全球领先的人工智能技术，科大讯飞已经与专业机构共建国家级教育大数据项目，与教育部考试中心共建联合实验室，积极集合行业专家的力量，推动人工智能在教育领域的创新集成应用。

陈韬介绍，目前科大讯飞智慧教育构建了以教、学、考、管为核心的业务架构，同时建立了从课堂到学校再到区域的系统架构，创建了基于大数据的个性化学习系统，采集与分析动态大数据，最终应用于大数据精准教与学。

科大讯飞浙江教育运营总监叶陈详细介绍了科大讯飞智学网个性化提分方案，即智提分服务体系在教学中的应用。他介绍说，智提分是依托校内每周测练数据定制化的为每个学生推荐举一反三的错题巩固学习手册，内容全部来源于学生自己的考试、作业数据，直击学生薄弱知识点，将学生的错题按照知识点、难度进行分层分类，同时根据学生的不同学习情况推送变式题。学生可以依据复习时间长短选择不同的复习内容，真正做到针对不同学生的个性化学习。

▲科大讯飞浙江教育运营总监叶陈介绍智提分服务体系在教学中的应用

与以往的错题练习以知识点推题不同，智提分是以题推题，结合了知识点与题型进行推题。不仅如此，智提分的推题通过人工智能、科大讯飞背后的师资力量和学校老师的层层筛选，摆脱题海战术，帮助学生减少教辅材料，而且更加针对性做题，有效提高准确率。

在整个智提分服务体系中，科大讯飞智学网会派专人专校驻点服务，试卷批改完成之后，快速制作发放教师讲义和学生个性化提分作业，帮助学校快速有效地解决教学实际问题，实现周周清，月月清。同时老师可以随时调取智学网提供的教学报告，有利于各个学科组之间开展教学研讨和制定教学计划。

温州市教育局教育信息化领导小组办公室副主任张向东从整个区域层面对大数据精准化教学提出了建议，他提出希望大数据教学支持中心能够与在线答疑平台结合，完善学生解答的环节，同时跟现有的阅卷平台相结合，进一步为教师减负。

▲温州市教育局教育信息化领导小组办公室副主任张向东发言

温州市教育教学研究院副院长马玉斌表示，大数据是未来教育发展的趋势，大数据教学支持中心的建立有利于解决教育乐学、乐教和乐课这三个问题。2017年浙江省联合科大讯飞开展大数据精准教学项目，温州市已经走在大数据+教育的前沿。建立大数据教学支持中心必须树立教育教学质量服务的信心，帮助学生随时看到学习问题，随时获得学习帮助，促进学习动力。

▲温州市教育教学研究院副院长马玉斌发言

温州市教育评估院院长赵桂芳肯定了建立大数据教学支持中心对教育教学精准分析诊断改进的推进作用。她说：“在当今的人工智能大数据时代，数据挖掘已经成为教育教学改革研究不可缺少的重要手段。大数据教学支持中心的建立实现了教育教学精准分析诊断改进从区域层面到学校层面的落地，提升了精准性，缩短了执行过程。”同时，赵院长也提出了建议，一是要基于数据，但不能迷信数据，要树立正确的教育观；二是关注学生学业的同时，更要关注学生的综合素质，进行学科背后的背景分析。

▲温州市教育评估院院长赵桂芳发言

温州市教育局副局长王剑波进行总结讲话。他首先对科大讯飞智学网联合温州市第二十一中学共同建立大数据教学支持中心表示祝贺，他说：“建立大数据教学支持中心是顺应教育信息化发展的潮流，教育信息化正在从1.0时代向2.0时代发展，未来的教育信息化工作将会呈现五个基本特征，即更以体验为依归，更以数据为基础，更以连接为要义，更以开放为策略，更以智能为目标。信息技术之于教育在于流程的再造和体系的重组，未来二十一中要以从集体诊断到个人诊断，从集体学习走向个性化学习，从集体教学走向个性化教学为目标，创造可借鉴的经验，成为全市乃至全省精准化教学的典范。”

▲温州市教育局副局长王剑波总结讲话

最后，温州市教育局副局长王剑波、温州市第二十一中学校长徐海龙和科大讯飞浙江教育行业总监陈韬共同为中心揭牌，签约仪式圆满成功。

▲揭牌仪式

人工智能助力教育，因材施教成就梦想，科大讯飞智学网将以温州市二十一中为中心，与浙江区域开展多方位、深层次的交流与合作，推动人工智能+教育的发展进程。

公开课学习、IT学习、语言学习、UI设计等学习网站都有，可能有少数几个网站重复或者已打不开，望见谅。

公开课网站：

网易云课堂

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多贝网络公开

传课网

腾讯课堂

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学堂在线

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外语学习网站：

多语言学习网站

沪江英语网 ：最具人气的英语学习交流互动平台。

译言网

看电影学英语（一款英语学习软件）

朗播网 ：一个主推“在线练习”的英语学习平台。

100教育 ：雅思、托福、四六级

七彩英语： 英语原版电子书下载。

91外教网

可可英语

VOA 英语 ：VOA 在线收听。

普特英语听力网

有道学堂

海词在线词典翻译 ：最专业的网络词典。

易改网 ：一款英语写作辅助软件。

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Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢?

只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybites都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

Linux：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，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

·好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。#

Hadoop：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。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对”大数据”到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

·记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其他同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不再抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：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。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

·会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了，月薪2W都是小毛毛雨

后续提高：当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。

最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。这样你的公司就更离不开你了，大家都会对你喜欢的不要不要的。

适合零基础，进阶，项目实战

系统学习，学成出来就业，起步就是15k

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随着互联网IT行业的发展，越来越多的人选择入坑互联网，大数据开发工程师是一个很好的选择。

大数据是什么意思？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性(Veracity)。 大数据分析师：简单的来讲是一群能通过数据分析技术和方法从海量数据里面挖掘和找出数据潜在价值或商业价值的人。

大数据分析师秉承着总结凝练最先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责。本课程就是为了这个目标而量身订做的。旨在加强全球范围内正规化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设。旨在全面培养能在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。

但是很多没有基础的同学都会选择先去培训机构培训，今天容大教育小编先来给大家讲一下零基础学习大数据可以学会吗。

近年来，随着互联网的迅猛发展，大数据以爆炸方式增长，数据量已经从TB级别跃升到PB乃至ZB级别。（1TB=1024GB1PB=1024TB，1EB=1024PB）全球数据总量增长率将维持在50%左右；到2020年，全球的数据总量将达到40ZB。随着一系列政策的出台，大数据国家战略正在加速落地，大数据产业发展机遇空前。

现在许多传统行业的人士包括大学生群体多数瞄向了IT产业，如web全栈、人工智能、云计算等，在了解大数据培训课程期间也在担忧大数据会不会太难，自己没有基础能不能学会等疑问，那么下面给大家分析一下。

一、学习大数据培训课程是否有难度？

对于陌生领域通过学习掌握都是有难度的，就好比打新款游戏也一样，刚开始我们也总是操作不当，大数据也一样，刚开始我们要学习其语言、语法，因为他是计算机语言，需要一定的时间适应、摸索，等我们掌握基础之后就会感受到它的乐趣。

二、零基础是否能学会大数据培训课程

我们不得不承认，所有在职的大数据工程师、大数据讲师都是从零基础开始的，我们获取技术也是从职高院校、大学学各行各业的技术循序渐进开始的，那么大数据也一样，可以通过自学或者选择培训机构的方式选择进行学习，大多数培训机构在大数据培训课程设计上都是针对零基础由浅到深进行设计教学模块，培训机构的使命也是如此，通过自己的教学团队把技术传授给想学习的童鞋，不然培训机构便失去了其存在的意义。

因此，零基础是可以学会并且也可以学好大数据培训课程的，需要强调的一点是，进了培训机构并不意味着我们可以高枕无忧，依然需要我们拿出100%的精力刻苦研读，不断实践操作才会有长足的进步。

以上就是容大教育大数据在线学习小编给大家分享的文章，希望对小伙伴们有所帮助。