Python优势明显，应用领域超多
如果要推荐一种人人都能掌握的编程语言，应该没有比Python更合适的了。
Python 简单易学，用途广泛，适合零基础入门，在编程语言排名上升最快，能完成数据挖掘、机器学习、实时计算在内的各种大数据集成任务。不仅可以在日常办公中提高大家的职场效率，还能被大型互联网企业应用于后端开发。随着大数据、人工智能等领域的快速发展，Python的应用领域也更加多了起来。
Python起源一种shell的脚本语言 ，而现在已经发展成最通用的语言之一了，TIOBE指数的数据显示，Python是目前世界上最受欢迎的编程语言。
在上个月，Python以市场份额15.42%，创下了历史新高！TIOBE 官方都评价说，Python 达到了新高度，而在这个月中，Python 再次刷新了自己的占比，以 15.74% 的市场份额连续霸榜第一！
只能说，Python现在已经无敌，只能自己超越自己了！
Python近段时间一直涨势迅猛，在各大编程排行榜中崭露头角，得益于它多功能性和简单易上手的特性，让它可以在很多不同的工作中发挥重大作用。
正因如此，目前几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的工作，比如Web应用开发、自动化运维、人工智能领域、网路爬虫、科学计算、游戏开发等领域均已离不开Python。
特别是在和数据相关的领域，比如数据科学、数据分析、机器学习等领域的首选语言都是Python！
我们可以看到，随着数字经济发展按下“快进键”，擅长Python的大数据人才越来越受企业青睐，不仅招聘需求量大，就业薪资也非常高！
据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，预计2025年前大数据人才需求仍保持 30%-40% 的增速，行业人才需求量达到 250 万 。
学大数据需要具备什么基础？学大数据应具备编程开发经验，今天主要介绍学大数据应具备的基础，学员从java基础开始，学习大数据开发过程中的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容；涵盖大数据体系中核心技术;Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala等知识点。
学大数据基础包含涵盖大数据体系中的技术点，包括但不限于Linux、Zookeeper、Hadoop、Yam、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Soark RDD、Spark SQL、Soark Streaming、Sqoop、Flume、CDH、Scala、Hbase、Flink、机器学习等，将离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算中的技术点全面覆盖。
学大数据需要具备的基础：
1、Linux
大数据相关软件都在Linux上运行，学好Linux快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，更好理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，少踩坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
2、Hadoop
大数据代名词，Hadoop包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，有个特点就是不管多大的数据只要给时间就能把数据跑完，但时间可能不是很快所以叫数据的批处理。
3、Zookeeper
安装Hadoop的HA的时候就会用，Hbase也会用到。用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用的软件对有依赖，对于我们个人来讲只需要把安装正确，让正常的run起来就可以了。
4、Mysql
学习完大数据的处理，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。
5、Sqoop
把Mysql里的数据导入到Hadoop里。直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
6、Hive
这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？和Pig差不多掌握一个就可以了。
7、Oozie
管理Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。
学生学习大数据的需求，包含java常见技术以及大数据流行的框架。以案例驱动教学的方式，带领学习者层层深入到大数据体系的内核当中，通过系统学习使学员能够快速系统的熟悉大数据的应用场景、理解大数据技术原理、以及掌握大数据应用的技术方法，让学员能够游刃有余的从事大数据相关工作
大数据遍地开花
如何抓住学习机会？
从《2022年中国大数据产业发展指数报告》中，我们可以看到，现在大数据相关的产业已经在各个城市发展起来，产业规模也不断在扩大，相关行业对人才的需求量也在不断增加！
据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，预计2025年前大数据人才需求仍保持 30%-40% 的增速，行业人才需求量达到 250 万 。
不仅招聘需求多，大数据开发人才在各大城市的就业薪资也非常可观。
△数据来源职友集，如侵删
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！
Python+大数据学习路线图详细介绍（均为免费视频教程哈）
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。