我曾经是一名大数据分析师。我建议大家如果想成为该领域的专家，可以遵循我下面给出的学习路线图，如果你坚持按照我的步骤来，你会惊讶的发现只需要 6 个月，你就会得心应手了。在这里，我将告诉你我的 6 个月策略，我保证会对你有很大帮助。
但首先，我想说的是，不要试图一次学习所有东西。只需专注于基础知识并逐渐扩展自己的知识。
现在，我将告诉您实现目标的完整路线图：
第 1 个月：打好基础
编程：首先，在B站或其它任何平台找到适合初学者的 Python 课程。学习基本语法、数据结构、函数和控制流。通过编码练习和demo进行练习。
数据分析：只需参加有关数据分析概念和技术的入门课程，该课程主要为期 5 或 6 天。B站上也有很多相关课程学习。学习数据清理、转换、可视化和基本统计。还有一件事是掌握 Excel 或 SQL 等用于数据操作的工具。
云计算：可以选择 AWS 或 Azure 等云平台的基本服务。了解存储、计算和网络等概念。完成特定于平台的基础课程或教程。
第 2 个月：了解大数据的基础知识
Hadoop 生态系统：了解 HDFS、MapReduce 和 Yarn 等大数据的核心组件。学习专注于了解 Hadoop 架构的在线课程或教程。尝试在本地计算机或虚拟机上部署基本的 Hadoop 集群。
Apache Spark：了解 Spark 的核心功能及其相对于 Hadoop 的优势。按照 YouTube 或B站的 Spark 教程进行操作，并练习编写简单的 Spark 应用程序。
NoSQL 数据库：选择流行的 NoSQL 数据库，如 MongoDB 或 Cassandra。但只选择一个即可。了解其数据模型、查询语言和基本操作。然后，设置本地实例并练习 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。
第 3 个月：动手实践和探索
个人项目 1：选择一个与您的兴趣相关的小型项目，例如 Kaggle、UCI Machine Learning Repository。然后，应用您的数据分析技能来清理、浏览和可视化数据。如果可以，请使用Hadoop或Spark等基本大数据工具来处理数据。制作项目文档，并在 GitHub 或你的个人网站上在线共享。
开源贡献：你还可以在 GitHub 上找到与你正在学习的大数据工具相关的适合初学者的项目。然后，可以从该项目中的小贡献开始，例如错误修复或文档改进，这将增加我们的知识和技能。
第 4 个月：加深知识
高级大数据工具：现在，你已经完成了你的基础。现在是时候通过学习 Kafka、Flume 或 ZooKeeper 等高级大数据工具来扩展技能了。专注于与你选择的职业道路或感兴趣的领域相关的工具。参加在线课程或遵循专业教程和练习。
数据科学概念：首先，探索机器学习概念和算法。了解机器学习与大数据分析的关系。也可以学习在线教程。
第 5 个月：项目实战
个人项目 2：选择一个更复杂的项目，并利用学到的技能进行更深入的分析。将大数据工具与潜在的机器学习技术相结合。可以在自己的在线作品集上展示你的项目，以提升你在网络专业人士面前的形象。
第 6 个月：整合和完善
回顾和重温：确定需要改进的领域，并设定新的目标。考虑在特定的大数据工具或技术方面获得认证或高级培训。增强学习技能组合，并为相关的大数据职位准备简历。
请记住，在这个不断发展的领域中，持续学习是关键。
