要在開始使用大數據，您必須首先學習javase。掌握javase之后，你 最好學javaee。如果你不 學不會，影響不會特別大。接下來要學的東西很多，主要是兩塊。一個是離線計算，主要是hadoop，一

要在開始使用大數據，您必須首先學習javase。掌握javase之后，你 最好學javaee。如果你不 學不會，影響不會特別大。接下來要學的東西很多，主要是兩塊。一個是離線計算，主要是hadoop，一個是實時計算，主要是spark。當然，大數據不是一兩個技術的結合，而是一個完整的生態系統，所以要學的東西還是很多的。大數據主要解決海量數據的存儲和計算。建議學好java，因為很多大數據軟件都是基于java編寫的，可以從大數據入手。

這是一個非常好的問題。作為一個研究型教育工作者，我來回答一下。

首先，大數據技術體系非常龐大。要全面理解大數據技術，需要一個系統的學習過程，也需要突破一系列的學習難點。對于零基礎的初學者來說，快速入門最直接有效的方法之一就是選擇一個切入點，然后基于應用場景學習大數據技術。

大數據的應用場景很多，不同的應用場景對大數據技術有不同的要求。新手可以根據自己的知識結構和行業環境選擇合適的應用場景。大數據的產業應用不超過三大場景，一是數據采集場景，二是數據分析場景，三是數據應用場景，可以結合具體場景制定學習計劃。

數據采集的應用場景有很多。很多行業在業務發展過程中需要先完成數據采集任務，數據采集領域的人才需求量比較大。整個數據收集涉及很多環節，包括數據的收集、整理和存儲。與數據分析和應用相比，數據收集的引入相對容易。初學者可以從爬行動物開始學習，然后逐步擴展和深化。

數據分析是大數據技術的核心之一，數據分析也是目前實現數據價值的主要途徑之一，所以學習大數據技術一定要重視數據分析技術。目前數據分析的方法有兩種，一種是統計方法，一種是機器學習方法。這兩種的學習都需要一個過程。可以從基礎的統計學知識入手，注意數據分析工具的學習。

數據應用是大數據價值的出口。目前數據應用對象有兩種，一種是面向決策者的，一種是面向代理人的。目前，隨著大數據逐漸成為互聯網價值的重要載體，數據應用對象也將增加價值載體的分類。

最后，對于大數據初學者來說，無論選擇哪種學習場景，最好能得到專業的指導，這對提高學習效率有非常直接的影響。

本人從事互聯網行業多年，目前也在讀計算機專業。作為一名研究生，我的主要研究方向是大數據和人工智能。我會陸續寫一些關于互聯網技術的文章，有興趣的朋友可以關注我。相信會有所收獲。

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