大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python大数据学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍python大数据学习的解答，让我们一起看看吧。
python大数据培训靠谱吗？
1. 靠谱2. 因为Python是目前应用广泛且易学易用的编程语言，而大数据技术在各行各业中的应用也越来越广泛。
通过Python大数据培训，可以学习到Python语言的基础知识和大数据处理的相关技术，为未来从事大数据相关工作打下坚实的基础。
3. 此外，Python大数据培训还可以帮助学员掌握数据分析、数据挖掘、机器学习等领域的知识和技能，提高数据处理和分析的能力。
随着大数据技术的不断发展，具备相关技能的人才需求也越来越大，因此参加Python大数据培训是一个靠谱的选择。
python大数据培训其实靠谱与不靠谱，都是看自己，每个培训机构该教的它都会教，只是教的方式不同，还是要靠自己，要认真学认真记，学会了它就是靠谱的，学不会就会认为不靠谱。
python大数据课程难学吗?需要多长时间？
Python语言更适合初学者，Python语言并不会让初学者感到晦知涩，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同道时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门大数据分析、人工智能的首选语言。
0基础学习的话需要半年左右的时间。
python数据分析难不难？
数据分析还是具备一定难度的，但通过系统的学习，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。
***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。
想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
谢邀！笔者刚签约大数据挖掘工程师岗位，也是在研究生阶段才转为大数据方向。大数据目前正火热，很多同学想要转入，但学习路线对于自学的人来讲因人而异。
拿自身举例，笔者之前是Python数据分析出生，编程能力一般，因此在这个基础上先学习linux基本操作命令，安装ubuntu双系统并进一步安装Hadoop和Spark组件，在此基础上利用Pyspark操作Spark大数据框架进行学习。可以推荐如下书籍：
《Pyspark实战指南》
而要完全进入大数据领域还不够，因为大数据框架比较侧重开发，所以需要有scala语言功底（scala语言是Spark的原生语言），而scala语言跟J***A关联性很强且完全兼容，所以如果有一定J***A基础的话完全可以从scala入手，推荐的书籍如下：
《Spark编程基础（scala版）》
***教程强烈推荐林子雨老师在MOOC慕课上的国家精品免费课程，由浅入深，非常容易上手。
大数据学习可以从最基础的j***a语言入手，然后去学习Linux&Hadoop生态体系，一些分布式的技术理念，再然后就是学习机器学习，深度学习算法。
阶段一、大数据基础——j***a语言基础方面
（1）J***a语言基础
J***a开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、J***a语言基础、J***a流程控制、J***a字符串、J***a数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与***类
（2）J***aWeb和数据库
数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕
推荐书籍：
《Effective J***a中文版》（第2版）
这本书是学习j***a必备书籍，看完这本书也就掌握了入门的基础知识。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
学习大数据离不开hadoop，围绕hadoop有一套生态体系，分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架需要了解并掌握。
推荐书籍：
1、《Big Data》
2、《Hadoop权威指南》
3、《Hive编程指南》
阶段三、 分布式计算。
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算等
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper集群
推荐书籍：
1、《Learning Spark》
2、《Spark机器学习：核心技术与实践》
阶段四、机器学习和深度学习算法的学习，可以更好的利用大数据去处理问题。
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，要自学大数据还是具有一定难度的，大数据不仅内容比较多，难度比较高，同时还需要学习者具有一定的场景支撑，比如数据中心等等，所以初学者自学大数据通常需要按照三个阶段来安排学习***。
学习大数据的第一个阶段要根据自身的知识基础和发展方向来完成一些基础知识的学习，不论是从事大数据开发还是大数据分析，都需要具有一定的程序设计基础，初学者从J***a和Python开始学起都是不错的选择。J***a的前期学习难度要大一些，Python则要相对简单一些，而且目前Python语言在大数据领域的应用前景也比较广阔。
学习大数据的第二个阶段是掌握大数据平台的相关知识，大数据领域的诸多岗位任务都离不开大数据平台的支撑，所以学习大数据平台是学习大数据技术的重要环节。学习大数据平台可以从Hadoop和Spark开始学起，一方面这两个平台是开源平台，另一方面这两个平台的应用范围也比较广泛，相关的学习案例也比较多。
相对于编程语言来说，大数据平台的内容相对比较多，而且也具有一定的难度，往往还需要初学者具备一定的Linux操作系统知识，所以如果自身的计算机基础知识比较薄弱，那么也可以从Linux操作系统开始学起。
学习大数据的第三个阶段就是实践阶段，实践阶段最好能够在实习岗位上来完成，一方面实习岗位能够提供场景支撑，另一方面在实习岗位上也更容易与有经验的技术人员进行交流学习。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
到此，以上就是小编对于python大数据学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python大数据学习的4点解答对大家有用。