随着2020年大数据在各个领域的应用和发展，很多人都想学习大数据。但是在学习大数据之前，很多人听说大数据很难学习并且很难进入行，听完之后，让学的人都非常震惊和犹豫，想知道自己是否可以很好地学习大数据。实际上，根本没有这个必要，那些说大数据难的人，80%的原因是对大数据的不了解。今天就分享六个阶段性的学习规划，帮零基础小白快速入门。对于想学习大数据的小白，首先要了解有一个通用学习路径的框架，并且知道学习的方向。

 大数据学习路线规划：

以的大数据就业班课程为例，课程学习分成七个阶段，从零基础入门到能力进阶提升，循序渐进，即使是大数据小白也可以学好大数据后马上就业。

 阶段一：大数据基础增强

本阶段重点讲解Linux操作基础、Shell编程、Zookeeper集群和hadoop集群环境准备等内容，可以帮助没有Linux基础或者Linux基础薄弱的学员，达到熟练使用Linux、熟练安装Linux上的软件，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，为大数据内容的深入学习做好充足的准备。

 阶段二：大数据 Hadoop 离线分布式系统

大数据Hadoop离线分布式系统

 阶段三：大数据Storm实时计算系统

本阶段通过全面Storm内部机制、原理以及strom实时看板案例的深入讲解和练习，让学习者能够拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示的编程能力

 阶段四：大数据Storm项目实战

实时采集线上业务系统日志，对接Storm流式计算平台实时分析，出现异常信息，调用告警业务通知相关负责人，达到监 控业务系统运行的功能， 基于日志进行监控，监控需要一定规则，对触发监控规则的日志信息通过短信和邮件进行告警。

 阶段五：大数据Spark内存计算系统

Spark可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)和实时流处理(Spark Streaming)等相关内容， 本阶段通过讲解Spark一站式处理框架，让学习者掌握Spark相关的开发技术，达到能够胜任Spark相关工作的能力。

 阶段六：大数据Spark项目实战

用户画像是根据用户基本属性、社会属性、生活习惯和消费行业等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像 的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

通过上述介绍，我们可以知道，大数据其实很好学的，只要学员了解了每个阶段的重点内容，找到好的路径和方法，并且老师好好上课，学起来是非常简单的。更多关于大数据的信息，请继续关注吧。