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想做数据分析是学python还是学大数据？
大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。
想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
谢谢！笔者刚刚签了一份大数据挖掘工程师的合同，到了研究生阶段才转向大数据方向。目前大数据火爆，很多学生都想上交，但自学的学习路线因人而异。
以我自己为例，作者出生于Python数据分析领域，具有通用编程能力。因此，在此基础上，他首先学习了Linux的基本操作命令，安装了Ubuntu的双系统，并进一步安装了Hadoop和spark组件。在此基础上，他利用pypark操作spark大数据框架进行学习。您可以推荐以下书籍：
pypark实用指南
，由浅入深，非常好用。
如何学习大数据处理？
随着当今信息时代的飞速发展，从IT时代已经到了DT时代。大数据起着至关重要的作用，因此越来越多的人接触和学习大数据。他们怎样才能学好大数据处理？具体内容如下：！高层建筑都是由地基建成的。在学习大数据处理之前，掌握扎实的基本技能非常重要，这将决定你未来的身高。基本技能包括掌握python、Java等支持大数据的编程语言、Linux操作系统、常用主流数据库，以及高等数学和英语的标准。
了解大数据处理的工作机制，Hadoop、spark、strom等主流大数据框架及相关算法软件。
有了计划，学习就会有明确的目标和具体的步骤，可以增强工作的主动性，减少盲目性。根据自己的基础和学习状态制定一套切实可行的学习计划，计划必须分解到位，详述。并按照计划，一步一步地完成。
对于不了解、专业知识较强的人员，我们可以通过网络检索、访问学术网站或查阅学术文献等方式学习相关知识，从而快速进入和熟悉未知领域，丰富我们的能力。
再好的知识储备，没有实际的实践，也只是空谈。所学知识在实际项目经验中获得相应的经验价值，知识才会真正落地，自身也会得到提高。
只有通过不断的归纳和及时的复习，所学的知识才能成为自己可以运用的能力。对于那些不够扎实、被遗忘的地方，我们需要在学习的过程中多思考、多总结，以文件的形式记录下来，转化为自己的东西。
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