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⑴ 如何入门大数据

大数据
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。
但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
1. data pre-processing;(数据预处理）
2. data interpretation；（数据解读）
3.data modeling and analysis.（数据建模与分析）
这也就是我们做数据工作的三个大步骤：
1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。
这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。
R programming
如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：
R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的R basics（http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf），stackoverflow上有tag-R的问题集（Newest ‘r’ Questions），遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。这样一来，用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松，紧贴实战。
Data analysis and graphics using R：使用R语言做数据分析的入门书。这本书的特点也是紧贴实战，没有过多地讲解统计学理论，所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强，也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码，有事没事拿出这本书翻一翻，也能读得进去。
但如果你先用R来从事实实在在的数据工作，那么上面两本恐怕不够，还需要这些：
Modern applied statistics with S：这本书里统计学的理论就讲得比较多了，好处就是你可以用一本书既复习了统计学，又学了R语言。（S/Splus和R的关系就类似于Unix和Linux，所以用S教程学习R，一点问题都没有）
Data manipulation with R：这本书实务性很强，它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注重实战的书一样，本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从事数据处理工作的人来说，这本书的内容非常重要，因为对于任何研究，一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则，你的研究总是要等待你的数据。
R Graphics Cookbook：想用R做可视化，就用这本书吧。150多个recipes，足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看，R是最容易做出最漂亮的图表的工具了。
An introction to statistical learning with application in R：这本书算是着名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重统计（机器）学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入，但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。
A handbook of statistical analysis using R：这本书内容同样非常扎实，很多统计学的学生就是用这本书来学习用R来进行统计建模的。
Python
Think Python，Think Stats，Think Bayes：这是Allen B. Downey写的着名的Think X series三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。
Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要开发者，也正是Pandas使Python能够像R一样拥有dataframe的功能，能够处理结构比较复杂的数据。这本书其实analysis讲得不多，说成数据处理应该更合适。掌握了这本书，处理各种糟心的数据就问题不大了。
Introction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：这本书第一章就告诉你要安装Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全面，但读起来比较枯燥，可以用来当工具书。
Practical Data Analysis： 这本书挺奇葩，貌似很畅销，但作者把内容安排得东一榔头西一棒子，什么都讲一点，但一个都没讲透。这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。
Python Data Visualization Cookbook： 用Python做可视化的教材肯定不少，我看过的也就这一本，觉得还不错。其实这类书差别都不会很大，咬住一本啃下来就是王道。
Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data Analysis：John Tukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。但这本书不推荐阅读了，内容略过时。要想完整地了解EDA，推荐下一本：
Exploratory Data Analysis with MATLAB：这本书虽然标题带了个MATLAB，但实际上内容几乎没怎么讲MATLAB，只是每讲一个方法的时候就列出对应的MATALB函数。这本书的重要之处在于，这是我读过的讲EDA最系统的一本书，除了对visualization有不输于John Tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解。全书所以案例都有对应的MATALB代码，而且还提供了GUI（图形用户界面）。所以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。
Visualize This：中译本叫“鲜活的数据”，作者是个“超级数据迷”，建立了一个叫http://flowingdata.com的网页展示他的数据可视化作品，这本书告诉你该选择什么样的可视化工具，然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下数据可视化是个什么，可以直接点开下面这个链接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）
Machine Learning & Data Mining
这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名着“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deep learning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deep learning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deep learning这两块就不荐书了。
The Element of Statistical Learning：要学机器学习，如果让我只推荐一本书，我就推荐这本巨着。Hastie、Tibshirani、Friedman这三位大牛写书写得太用心了，大厦建得够高够大，结构也非常严谨，而且很有前瞻性，纳入了很多前沿的内容，而不仅仅是一部综述性的教材。（图表也做得非常漂亮，应该是用R语言的ggplot2做的。）这本书注重讲解模型和算法本身，所以需要具备比较扎实的数理基础，啃起这本书来才不会太吃力。事实上掌握模型和算法的原理非常重要。机器学习（统计学习）的库现在已经非常丰富，即使你没有完全搞懂某个模型或算法的原理和过程，只要会用那几个库，机器学习也能做得下去。但你会发现你把数据代进去，效果永远都不好。但是，当你透彻地理解了模型和算法本身，你再调用那几个库的时候，心情是完全不一样的，效果也不一样。
Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 数据挖掘的教材汗牛充栋，之所以推荐这本韩家炜爷爷的，是因为虽然他这本书的出发点是应用，但原理上的内容也一点没有落下，内容非常完整。而且紧跟时代，更新的很快，我看过的是第二版，就已经加进去了social network analysis这种当时的前沿内容。现在已经有第三版了，我还没看过，但应该也加入了不少新内容。其实这本书并不难读，只是篇幅较长，啃起来比较耗时。
其实这两本书里单拎出来一块内容可能又是几本书的节奏，比如bayesian方法，再拿出两三本书来讲也不为过，我个人用到的比较多，而且也确实有不少好书。但并非是所有data scientist都要用到，所以这一块就不再细说。
还有一些印象比较深刻的书：
Big Data Glossary： 主要讲解大数据处理技术及工具，内容涵盖了NoSQL，MapRece，Storage，Servers，NLP库与工具包，机器学习工具包，数据可视化工具包，数据清洗，序列化指南等等。总之，是一本辞典式的大数据入门指导。
Mining of Massive Datasets：这本书是斯坦福大学Web Mining的讲义，里面很多内容与韩家炜的Data Mining那本书重合，但这本书里详细地讲了MapRece的设计原理，PageRank（Google创业时期的核心排序算法，现在也在不断优化更新）讲解得也比较详细。
Developing Analytic Talent： 作者是个从事了十几年数据工作的geek，技术博客写得很有个人风格，写的内容都比较偏门，通常只有具备相关数据处理经验的人能体会出来，丝毫不照顾初学者的感受。比如他会谈到当数据流更新太快时该怎么办，或者MapRece在什么时候不好用的问题，才不管你懂不懂相关基础原理。所以这本书不太适合初学者阅读。这本书其实是作者的博客文章的集结，用how to become a data scientist的逻辑把他近几年的博客文章串联了起来。
Past, Present and Future of Statistical Science：这本书是由COPSS（统计学社主席委员会，由国际各大统计学会的带头人组成）在50周年出版的一本纪念册，里面有50位统计学家每人分别贡献出的一两篇文章，有的回忆了自己当年如何走上统计学这条路，有的探讨了一些统计学的根本问题，有的谈了谈自己在从事的前沿研究，有的则给年轻一代写下了寄语。非常有爱的一本书。
其它资料
Harvard Data Science：这是H大的Data science在线课，我没有修过，但口碑很好。这门课需要费用8千刀左右，比起华盛顿大学的4千刀的Data science在线课虽贵一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜将近一半（而且斯坦福的更偏计算机）。如果想自学，早有好心人分享了slides: （https://drive.google.com/folderview?id=0BxYkKyLxfsNVd0xicUVDS1dIS0k&usp=sharing）和homeworks and solutions: （https://github.com/cs109/content）
PyData：PyData是来自各个domain的用Python做数据的人每年举行一次的聚会，期间会有各路牛人举行一些规模不大的seminar或workshop，有好心人已经把video上传到github，有兴趣的去认领吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）
工具
R/Python/MATLAB（必备）：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来看，使用这三种工具的最多。R生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也自然围绕统计学展开。MATLAB虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的domain expertise（特别是科学计算、信号处理等），而MATLAB又是个强大无比的Domain expertise工具，所以很多人也就顺带让MATLAB也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得效率不高。Python虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高级动态语言，其开源的生态使Python拥有无比丰富的库，Numpy, Scipy 实现了矩阵运算/科学计算，相当于实现了MATLAB的功能，Pandas又使Python能够像R一样处理dataframe，scikit-learn又实现了机器学习。
SQL（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触TB级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，SQL语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。
MongoDB（可选）：目前最受欢迎的非关系型数据库NoSQL之一，不少人认为MongoDB完全可以取代mySQL。确实MongoDB方便易用，扩展性强，Web2.0时代的必需品。
Hadoop/Spark/Storm（可选）: MapRece是当前最着名也是运用最广泛的分布式计算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基于MapRece的框架建立起来的分布式计算系统，要说他们之间的区别就是，Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，Storm只接受实时数据流而不存储数据。一言以蔽之，如果数据是离线的，如果数据比较复杂且对处理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果数据是在线的实时的流数据，就Storm。
OpenRefine（可选）：Google开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实现一些基本的清洗功能。
Tableau（可选）：一个可交互的数据可视化工具，操作简单，开箱即用。而且图表都设计得非常漂亮。专业版1999美刀，终身使用。媒体和公关方面用得比较多。
Gephi（可选）：跟Tableau类似，都是那种可交互的可视化工具，不需要编程基础，生成的图表在美学和设计上也是花了心血的。更擅长复杂网络的可视化。

⑵ 大数据培训课程介绍，大数据学习课程要学习哪些

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1、Java语言基础：大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。【Java语言】基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。
2、HTML、CSS与Java：网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。
3、Linux系统和Hadoop生态体系：大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面，Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、外理、分析、统计等业务。
4、分布式计算框架和SparkStrom生态体系：有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都看着极大的优越性，可以对大数据进行综合外理：实时数据流外理，批处理和交互式查询。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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⑶ 求大数据视频教程，小白入门的

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⑷ 大数据在哪儿学比较好

想要都进入大数据行业的第一步，是先搞清楚大数据究竟有哪些就业方向。
大数据就业岗位
随着大数据技术在企业界如火如荼的实践，企业对组建大数据团队的迫切程度也也来越高，对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫，但企业对大数据团队的组建和角色分配方面缺一直有不小的困惑，到底大数据团队里应该拥有哪些几类角色，如何设置岗位？同一类别的角色的专业方向又有哪些分化，不同专业的岗位对技能应该有哪些要求？如何管理大数据团队成员的职业发展路径？为此，ChinaHadoop花费了一年时间调研了先进企业内部设立的大数据部门或团队的组织结构和职能划分，在此基础上，首次提出了企业大数据团队的岗位划分，专业分类及定义，以及每个岗位所需的技能及培训，技能考核对应的能力级别，我们将之统称为”企业大数据人才岗位技能认证体系“。
通过对企业大数据人才岗位进行专业细分,岗位技能认证等级与企业现有技术专业通道形成对应关系，打通员工的职业发展通道，帮助企业逐步完善大数据团队的组织结构，不断提高团队技能，为各岗位及时储备人才。
大数据团队的角色分类企业大数据团队的角色分类主要有三个大类别：大数据开发工程师、大数据运维工程师、大数据架构师。总体而言，我们大数据人才划分为三个大类：
一、 大数据开发工程师：围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapRece的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，
熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
二、 大数据运维工程师：了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapRece、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。
三、 大数据架构师：这一角色的要求是综合型的，对各种开源和商用的大数据系统平台和产品的特点非常熟悉，能基于Hadoop、Spark、 NoSQL、 Storm流式计算、分布式存储等主流大数据技术进行平台架构设计，负责企业选用软件产品的技术选型，具体项目中的数据库设计及实现工作，协助开发人员完成数据库部分的程序 ，能解决公司软件产品或者项目开发和运维中与数据库相关的问题； 及时解决项目开发或产品研发中的技术难题，对设计系统的最终性能和稳定性负责。
岗位能力级别定义：1. 初级：具备基本的大数据技术的基础知识，可以将其视为大数据认证的初学或者入门等级。2. 高级：大数据认证的高级或者熟练等级，表明该人才具备大数据某一专业方向的基本知识和熟练技能。3. 专家：具有业界公认的专业大数据技术知识和丰富工作经验。
这里简单介绍几种我认为用的比较多的技术
一、Hadoop
可以说，hadoop几乎已经是大数据代名词。无论是是否赞成，hadoop已经是大部分企业的大数据标准。得益于Hadoop生态圈，从现在来看，还没有什么技术能够动摇hadoop的地位。
这一块可以按照一下内容来学习：
1、Hadoop产生背景 2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系 3、国内外Hadoop应用案例介绍 4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍 5、分布式系统概述 6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
二、分布式文件系统HDFS
HDFS全称 Hadoop Distributed File System ，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，同时能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。为了实现流式读取文件系统数据的目的，HDFS放宽了一部分POSIX约束。
1、分布式文件系统HDFS简介 2、HDFS的系统组成介绍 3、HDFS的组成部分详解 4、副本存放策略及路由规则 5、NameNode Federation 6、命令行接口 7、Java接口 8、客户端与HDFS的数据流讲解 9、HDFS的可用性（HA）
三、初级MapRece
这是你成为Hadoop开发人员的基础课程。
MapRece提供了以下的主要功能:
1)数据划分和计算任务调度:
2)数据/代码互定位:
3)系统优化:
4)出错检测和恢复:
这种编程模型主要用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。
1、如何理解map、rece计算模型 2、剖析伪分布式下MapRece作业的执行过程 3、Yarn模型 4、序列化 5、MapRece的类型与格式 6、MapRece开发环境搭建 7、MapRece应用开发 8、熟悉MapRece算法原理
四、高级MapRece
这一块主要是高级Hadoop开发的技能，都是MapRece为什么我要分开写呢？因为我真的不觉得谁能直接上手就把MapRece搞得清清楚楚。
1、使用压缩分隔减少输入规模 2、利用Combiner减少中间数据 3、编写Partitioner优化负载均衡 4、如何自定义排序规则 5、如何自定义分组规则 6、MapRece优化
五、Hadoop集群与管理
这里会涉及到一些比较高级的数据库管理知识，乍看之下都是操作性的内容，但是做成容易，做好非常难。
1、Hadoop集群的搭建 2、Hadoop集群的监控 3、Hadoop集群的管理 4、集群下运行MapRece程序
六、ZooKeeper基础知识
ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
1、ZooKeeper体现结构 2、ZooKeeper集群的安装 3、操作ZooKeeper
七、HBase基础知识
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapRece来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapRece来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
1、HBase定义 2、HBase与RDBMS的对比 3、数据模型 4、系统架构 5、HBase上的MapRece 6、表的设计
八、HBase集群及其管理
1、集群的搭建过程 2、集群的监控 3、集群的管理
十、Pig基础知识
Pig是进行Hadoop计算的另一种框架，是一个高级过程语言，适合于使用 Hadoop 和 MapRece 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询，Pig 可以简化 Hadoop 的使用。
1、Pig概述 2、安装Pig 3、使用Pig完成手机流量统计业务
十一、Hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapRece统计，不必开发专门的MapRece应用。
1、数据仓库基础知识 2、Hive定义 3、Hive体系结构简介 4、Hive集群 5、客户端简介 6、HiveQL定义 7、HiveQL与SQL的比较 8、数据类型 9、表与表分区概念 10、表的操作与CLI客户端 11、数据导入与CLI客户端 12、查询数据与CLI客户端 13、数据的连接与CLI客户端 14、用户自定义函数（UDF）
十二、Sqoop
Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
1、配置Sqoop 2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中 3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中
十三、Storm
Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。
1、Storm基础知识：包括Storm的基本概念和Storm应用 场景，体系结构与基本原理，Storm和Hadoop的对比 2、Storm集群搭建：详细讲述Storm集群的安装和安装时常见问题 3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等 4、Storm消息可靠性：消息失败的重发 5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN 6、Storm编程实战

⑸ webstorm的project怎么使用

这种叫布局控制，早期呢 文字，图片混排为了达到理想的效果，用表格套表格的形式，现在流行的做法是CSS+DIV 控制的，要系统的学呢，网上有很多视频教程，和PDF 的书，你可以看看！不是一句话两句话就能教会的！

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⑺ Storm入门容易吗

Storm有很多应用场景，如实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL，等等。具体的还是去知数学院系统学习更好。