大数据的发展趋势-数据趋势可以用什么词形容-数据变化的趋势
大数据的发展趋势日益显著。然而，进入这个领域存在一定门槛。一方面，需要有心理准备；另一方面，要将其付诸实际行动，去进行学习。那么，在大数据培训中，究竟是先学习 java 还是先学习其他内容呢？学习方法有诸多种类。在缺乏基础的情况下，自学对于不同的人而言难度是不一样的。其次，目前大数据的工作方向主要有三个，分别是大数据应用、数据分析以及大数据研发。当然，还有一些与机器学习相关的数据挖掘等内容也属于这个类别。我暂且将其归到研发方向，因为如果要进行应用的话，还需要结合一些行业和业务来进行。所以，如果你想要从事大数据相关工作，可能需要先确定一个方向。
如果处于小白状态，首先可以依据自身的性格特征来进行选择。倘若个人比较喜爱技术且能耐得住性子，那么就可以选择大数据研发方向；倘若个人更倾向于综合性的发展方向，同时又担心自己坐不住、害怕太难，那么就可以选择数据分析方向。这两个学习方向在语言基础要求上是不同的，一个是 java，另一个是……根据方向，科多大数据整理来一些需要的技能，供你参考，如下：
基础内容主要是 JAVA 核心 API 相关的。有 JAVA 开发经验的人最容易入门，例如曾经从事过开发工作的，通常能够较为轻松地进入大数据应用方向。倘若没有 JAVA 基础，很多内容就会难以理解。并且，除了基本的基础之外，我在下面还为你罗列了一系列必需的技能。
Java高级(VM相关、并发相关，线程相关)
2、Linux基本操作（环境，命令，网络等相关内容）
3、（此处为通常指的是HDFS++Yarn的相关内容）
4、HBase（操作+）
5、Hive(Hql基本操作和原理理解）
6、Kafka
7、Storm
8、Scala
9、
10、Spark(Core++)
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如果要把大数据玩得比较有格调，个人建议需要学习一些高级技术。然而，不建议一开始就去接触这些技术。毕竟，这些技术个人建议最好是在有了一些经验积累之后再去学习，这样会比较快。学习建议如下：
要把 JAVA 的基础部分学好，这是很重要的。同时也要把 JAVA 的高级部分学好。要将 JAVA 当作第一开发语言，这是关键所在。其次，不能忽视它，还可以把它当作第二开发语言去学习和掌握。
一定要把 Linux 的基础操作学好，要掌握得很熟练。也要把网络操作学好，掌握得很熟练。还要把文件操作学好，掌握得很熟练。在环境配置部分，要多熟悉各种命令，同时也要多熟悉系统的基本结构。
对于 Hive 等环境和技术应用，若要学得更快些，需结合一些实际的案例。因为简单的 Demo 很难让我们看到一些现象。
以上是大数据研发方向。若为数据分析方向，一开始便可学习并了解相关内容。从初级逐步提升至高级，其次要学会编写一些爬虫程序，以获取简单数据。接着学习 Numpy 以及 spss、sass，还有机器学习算法和业务数据分析、spark 数据分析等。
个人建议可以购买一些书来阅读。当然，看书的效果因人而异，有可能效果不太理想。可以去找一些网络课程，跟着视频进行学习。也可以选择报名参加一些专业培训班，进行集中学习。
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