免费的大数据学习资料，这一份就足够

  朋友不在于多，知心就好;资料不在于多，精致就好。一份专业的大数据学习资料才是学习大数据的利刃。小编分享的这套大数据学习资料将从学习大纲、书籍、视频教程分别分享。

在这里仍是要推荐下我本身建的大数据学习交流群:784557197，群里都是学大数据开发的，若是你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,你们都是软件开发党，不按期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我本身整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深刻大数据的小伙伴加入。

#大数据学习资料之大数据学习大纲

　　# 阶段1、 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2、 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

　　### 阶段3、 JavaWeb和数据库

　　数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

　　### 阶段4、 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5、 实战(一线公司真实项目)

　　数据获取、数据处理、数据分析、数据展示、数据应用

　　### 阶段6、 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(www.sina.com.cn)

　　### 阶段7、 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8、 大数据分析 —AI(人工智能)

　　# Data Analyze工做环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

　　### 一、Python机器学习二、图像识别&神经网络、天然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

　　大数据学习资料之学习书籍

　　### 一、《为数据而生》

　　书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析须要作到分析、外化、集成。

　　### 二、《智能时代》

　　这本书做者分七章从不一样角度对大数据进行介绍，分别以技术和思惟方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，瓜熟蒂落的延伸出大数据与智能化，可是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是做者的用心之处。

　　### 三、《R语言预测实战》

　　R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。因为上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要做用之一,借助R语言来作大数据预测，能够兼具效率与价值于一身。

　　### 三、《数据之巅》

　　这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，做者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给咱们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。

　　### 四、《Hadoop权威指南》

　　《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

　　### 五、《Hive编程指南》

　　《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。

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