现在网上的学习资源很多，免费付费的都有，很多人提升自己的方法会选择自学。加米谷认为零基础小白，如果真对大数据感兴趣，对大数据行业有了一定了解后，在确定自己想要发展的大数据方向（如：大数据开发、大数据研发、大数据分析、算法等），前期打基础的部分是可以自学的。可以自学的内容有这些：

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1、大数据技术学习前的准备知识

（1）英语基础

对于大数据技术文章，比较先进的是外文较多，要有一定的英语能力。

（2）统计学

主要是大数据分析、数据挖掘方向的工作需要。可以重点学习：

基本的统计量：均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等

概率分布：几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布等

总体样本：了解基本概念，抽样的概念

置信区间与假设检验：如何进行验证分析

相关性与回归分析：一般数据分析的基本模型等等。

推荐书籍：

《赤裸裸的统计学》、《深入浅出统计学》

（3）数学

和数据打交道，数学知识是有很大帮助的，尤其是数据分析这个方向。需要的数学知识如下：

概率论与数理统计

线性代数

优化理论：线性优化、凸优化等

离散数学等

推荐学习资源：

《高等数学》、《概率论及其应用》、《线性代数及其应用》等

（4）计算机知识

网络体系结构

网络协议

数据传输过程

网络安全

多媒体数据传输等

推荐书籍：

《计算机基础知识入门》、《计算机组成原理》、《计算机系统》、《编译原理》、《语言与计算机》

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2、Linux操作系统

要了解操作系统体系结构、任务调度、内存管理、存储管理、命令解释、界面管理、文件管理等基本内容。

Linux基础

Linux系统管理

基础网络服务

系统管理进阶及运维自动化工具

推荐学习资源：

Linux 基金会关于 Linux 的介绍、《Linux 介绍》、《Linux 新手终极指南》、《Linux 基础》、《Linux 命令行》

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3、JavaSE

Java经过二十多年的发展，目前应用十分广泛，具有健全的生态体系，网络上的学习资源很多，且相当一部分系统清楚。Java和大数据有直接的关系，学习大数据之前，需要先学习这门编程语言，尤其是大数据开发方向。

JavaSE书籍推荐：

《Java编程思想》、《Java核心技术卷一》、《Effective Java》、《深入理解Java虚拟机》、《Java8实战》、《Java高并发编程实战》

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