零基础学习大数据人工智能，学习路线篇！
如何掌握大数据处理技术呢？首先需要掌握Python编程语言以及Linux操作系统的基础知识；它们是大数据处理技术的核心基础；无论先学后学都可
Python：自去年以来凭借人工智能技术的支持 Python 的排名持续增长 现如今已稳居语言排行榜榜首
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在未来的时代中将面临大数据的发展趋势。为了更好地适应这一趋势，请尽快投入学习。
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就学习难度而言，在追求简洁优雅方面具有显著优势的语言是Python。它的语法结构简单明了，并且对底层进行了良好的封装。对于有一定编程基础的人来说非常容易掌握这种高级语言。对于那些熟悉底层编程并追求极致优化的程序员来说，在使用Python时几乎就像是在写伪代码一样。
在大数据与数据科学领域中，Python几乎无与伦比，在此领域内它堪称完美选择。所有集群架构软件均兼容与支持Python语言，并且该语言拥有极其丰富且强大的数据科学工具包。因此学习该语言势在必行。
Linux：由于现代大数据处理系统多基于Linux操作系统运行的原因可知 学习Linux的基础知识对于深入理解这些系统具有重要意义。掌握Linux操作环境是快速进入数据分析领域的重要前提 并且熟悉这些大数据工具的工作原理和配置细节同样重要 通过熟练掌握Shell脚本操作和系统管理功能 可以显著减少后续学习中的困难与挑战 对未来新出现的大规模数据分析技术探索也会带来诸多便利。
可以说我已经掌握了基础知识，请问还有哪些大数据技术需要进一步了解？按照我的计划安排来进行学习会更加高效有序。
Hadoop：这也是当下非常流行的大型数据分析平台几乎已经成为了大数据行业的代名词所以这也是必须要学习的内容之一。Hadoop内部包含了几个核心组件：HDFS、MapReduce和YARN等模块。其中HDFS类似于电脑硬盘的功能用于存储各种数据文件这些数据都存储在这个地方就像传统的文件系统一样工作。MapReduce是一种数据分析的核心组件它能够对大规模的数据进行处理与计算其特点是可以将任意大小的数据集经过足够的时间完成处理但时间可能不会很快所以它被称为数据的批处理模式。YARN则是Hadoop生态系统中不可或缺的重要组成部分有了它其他大数据相关软件就可以在Hadoop平台上运行从而更好地利用HDFS的强大存储能力以及更加高效地管理资源比如我们就不需要再单独构建一个Spark集群了而是让它直接运行在现有的Hadoop-YARN环境中就可以了这样就可以充分释放HDFS的优势并最大限度地节省资源如不再需要单独搭建Java EE、PHP或HTML5集群等复杂配置即可直接运行相关业务逻辑。通过深入理解这些组件的工作原理你将能够掌握大数据分析的核心技术不过现在你可能还不太清楚什么是"大数据"这个概念还停留在感性的层面。听我的话别过于纠结这个细节等你未来进入职场后你会发现每天都会接触到从几十T到几百T规模的数据这个时候你才真正体会到了大数据带来的挑战与价值不过这也正是你的价值所在让那些只懂Java EE、PHP或HTML5以及数据库管理的人们羡慕不已吧！当然面对如此庞大的数据分析量请不要感到害怕因为这是展现你专业技能的机会别担心复杂的计算任务只会让你展现更高的技术水平让那些只懂表面的人对你另眼相看吧！
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper是一款通用工具，在部署Hadoop集群的高可用性配置时会被用到，在Hbase等其他分布式数据库中也同样适用。它主要用于存储协同工作的数据片段，默认情况下每个片段的大小限制在1MB以内，并被其他组件依赖以实现其功能特性。对于普通用户而言，在完成基本配置后即可让它正常运行而不需额外操作
我们完成了大数据的处理工作。接下来将重点学习小数据处理工具MySQL数据库。由于安装Hive时需要用到MySQL知识基础：首先需要熟练掌握MySQL的基础操作：包括安装并正确配置MySQL服务器；在Linux系统中管理用户权限；修改root密码；建立基本数据库结构。重点在于掌握SQL语句的基本语法结构：因为Hive与MySQL在语法上有高度相似之处：可以通过类比快速上手使用
Sqoop是一款工具,专为将MySQL中的数据导入至Hadoop而设计.当然,并非必须依赖于该工具.另一种方式是将MySQL的数据表导出为文件并放置在HDFS中.在实际应用中,请注意MySQL承受的压力.
Hive：对于熟悉SQL的人来说无异于利器。它让你处理大数据变得容易而不是繁琐地编写MapReduce程序。有人认为PIg也差不多只需要掌握一个就够了？那也不用去掌握PIg了。
Oozie：作为一个掌握了Hive框架的新手开发者而言，我坚信你会对此工具感到非常有用。它不仅能够帮助你管理你的Hive集群或MapReduce脚本以及Spark应用程序，并且还能帮你验证程序运行状态。出现错误时会发送通知并自动重试程序的同时也能建立任务之间的依赖关系。上手后你会觉得非常实用！
Hbase：属于Hadoop生态系统中的非关系型数据库。其数据采用键值对形式存储，并且每个键都是唯一的；因此能够实现数据去重。同时相较于MySQL而言，其可存储的数据量显著更大。因此，在完成大规模数据分析后，通常将其作为存储的主要目标使用。
Kafka：这个队列工具具有良好的实用性。它有什么作用呢？你是否了解排队购票？当你面对大量数据时同样需要依次处理。这样就不会打扰到其他同学了。面对如此之多的数据（例如几百GB的文件），我应该如何处理？你可以告诉他将数据放入队列中，在使用时逐步取出。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，并与Flume配合使用。Flume专门负责对数据进行简单处理，并将其发送到各种接收方（比如Kafka）。
它是用来弥补基于MapReduce在数据处理速度方面的不足的一种工具。
其特点在于将数据加载到内存中进行计算而非依赖于缓慢读取的大规模存储系统如Hadoop。
由于其高效的迭代计算能力, 许多算法流都对其高度赞赏。
它是用scala编写的。
Java语言或者Scala都可以操作它, 因为它们都是使用相同的JVM虚拟机环境运行的。
掌握这些内容你就能成为一名专业的大数据开发工程师；月入过万同样是你的追求目标
后续发展：通过融合大数据与人工智能技术实现全面数据科学家的能力，彻底打开了数据科学的关键通道，在公司中被定位为技术顶尖人才。当这一成就达成时，薪资水平将显著提升至当前水平的两倍，并在公司中担任核心管理角色。
机器学习（Machine Learning, ML）是一门多学科交叉的学术领域，在概率论、数理统计学、逼近论以及多个相关领域的支撑下发展而成；它在人工智能领域中占据核心地位，在实现计算机智能化方面发挥着基础性作用；其应用范围广泛，在人工智能的多个子领域均有广泛的应用实例；在方法论上倾向于归纳推理与综合分析而非传统的演绎推理方法；机器学习的具体算法体系较为完善，在实际应用中具有较强的可操作性
深度学习(Deep Learning, DL)：人工神经网络研究的核心是深度学习的概念。近年来发展迅速的这一领域，在多个应用领域都取得了显著成果。其应用实例涵盖AlphaGo等游戏AI系统、人脸识别技术以及图像检测等多个领域。属于国内外紧俏人才，但其具有较高的难度，同时更新换代速度较快。建议广大同学在选择道路时应谨慎，并建议在探索前先向有经验的同行请教。
高效的学习方式即为跟随行业顶尖人士学习，并从中汲取老师多年的实践经验以避免不必要的学习偏差从而显著提升学习效率这一古老的智慧告诉我们名师往往能传授宝贵的经验