如果要系统性的学习 ， 可以参照数据科学与大数据技术专业课程 ， 比如：C（Java、Python）程序设计、数据结构、大数据算法、人工智能、应用统计、大数据机器学习、数据建模、大数据分析与处理、大数据管理等等 。大数据相关的知识非常繁多且杂 ， 要系统学习的话最好就是找一个方向进行 。
如何从零开始、系统地学习大数据？
如何从零开始、系统地学习大数据？最重要的是哪种方向选择 ， 大数据相关的方向还是有很多的 ， 方向不一样学习的东西就不一样 。简单举例以大数据开发和大数据分析来说明 。大数据开发方向如果选择大数据开发方向 ， 那最重要的就是软件的开发 。而这基本就是程序员所需要系统学习的知识 。作为程序员那最起码应该掌握一门开发语言 ， 一般从这里着手最能够引起兴趣 。
比如选择Java、C#.Net、Php、Python等等其中一门从最基础开始学 ， 边学边实践 ， 慢慢能写出一些程序后就能体会到里面的乐趣 。当然还有学习大数据开发相关的环境 ， 比如Hadoop、数据库等知识 。但要长期从事软件开发做好项目 ， 最好还是要系统性的学习 ， 基本就可以参照大学软件工程的学习计划进行系统学习 。
比如主要专业课程：程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理、数据库与实现计算、计算机安全等等 。当然一般在职的人可能没有这么多时间来学习这些比较理论性的 ， 可以选择必要的几门学习 ， 个人认为这几科目：数据结构、软件工程、软件项目管理等是比较实用的 ， 当然有时间的话尽量多选学有好处 。
大数据分析选择大数据分析方向 ， 则理论性知识需要更扎实 ， 当然也得要掌握一些工具 。对于数据分析来说 ， 很重要的就是数学知识、统计学、概率知识等等 。如果要系统性的学习 ， 可以参照数据科学与大数据技术专业课程 ， 比如：C（Java、Python）程序设计、数据结构、大数据算法、人工智能、应用统计、大数据机器学习、数据建模、大数据分析与处理、大数据管理等等 。
【程序员架构修炼,数据修炼系统】当然有些大数据分析师培训机构的课程也可以参考 ， 这些是比较注重实用性 ， 而系统性不太足 。比如掌握的实用知识较多：除了前端知识、还有Python、Echarts、D3、Power BI、SmartBI、SAP、Tableau、R语言分析、建模分析等等 ， 学习后就可以上手做 。大数据相关的知识非常繁多且杂 ， 要系统学习的话最好就是找一个方向进行 。
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