隨著2020年大數據在各個領域的應用和發展，很多人都想學習大數據。但是在學習大數據之前，很多人聽說大數據很難學習并且很難進入行，聽完之后，讓學的人都非常震驚和猶豫，想知道自己是否可以很好地學習大數據。實際上，根本沒有這個必要，那些說大數據難的人，80%的原因是對大數據的不了解。今天中培偉業就分享六個階段性的學習規劃，幫零基礎小白快速入門。對于想學習大數據的小白，首先要了解有一個通用學習路徑的框架，并且知道學習的方向。

大數據學習路線規劃：

以中培偉業的大數據就業班課程為例，課程學習分成七個階段，從零基礎入門到能力進階提升，循序漸進，即使是大數據小白也可以學好大數據后馬上就業。

　　階段一：大數據基礎增強

本階段重點講解Linux操作基礎、Shell編程、Zookeeper集群和hadoop集群環境準備等內容，可以幫助沒有Linux基礎或者Linux基礎薄弱的學員，達到熟練使用Linux、熟練安裝Linux上的軟件，熟悉負載均衡、高可靠等集群相關概念，搭建互聯網高并發、高可靠的服務架構，為大數據內容的深入學習做好充足的準備。

階段二：大數據 Hadoop 離線分布式系統

大數據Hadoop離線分布式系統

　　階段三：大數據Storm實時計算系統

本階段通過全面Storm內部機制、原理以及strom實時看板案例的深入講解和練習，讓學習者能夠擁有完整項目開發思路和架構設計，掌握從數據采集到實時計算到數據存儲再到前臺展示的編程能力

　　階段四：大數據Storm項目實戰

實時采集線上業務系統日志，對接Storm流式計算平臺實時分析，出現異常信息，調用告警業務通知相關負責人，達到監 控業務系統運行的功能， 基于日志進行監控，監控需要一定規則，對觸發監控規則的日志信息通過短信和郵件進行告警。

　　階段五：大數據Spark內存計算系統

Spark可以用于批處理、交互式查詢(Spark SQL)和實時流處理(Spark Streaming)等相關內容， 本階段通過講解Spark一站式處理框架，讓學習者掌握Spark相關的開發技術，達到能夠勝任Spark相關工作的能力。

　　階段六：大數據Spark項目實戰

用戶畫像是根據用戶基本屬性、社會屬性、生活習慣和消費行業等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。構建用戶畫像 的核心工作即是給用戶貼“標簽”，而標簽是通過對用戶信息分析而來的高度精煉的特征標識。　

通過上述介紹，我們可以知道，大數據其實很好學的，只要學員了解了每個階段的重點內容，找到好的路徑和方法，并且老師好好上課，學起來是非常簡單的。更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業吧。