大家好~我是小C，又見面啦！“文章過濾器”精選大咖幹貨、助力學習之路。
《5天20篇CSDN精選博文帶你掌握系統化學習方法》專欄将挑選有關“系統化學習方法”的20篇優質文章，幫助大家掌握更加科學的學習方法~
在這裡，你将收獲：
- 快速掌握系統化學習的理論基礎，探究其本質和原理
- 學會将已有知識體系化，形成自己的知識圖譜，離學霸更近一步
- 系統化學習必備工具推薦與使用方法教學，實作高效學習
- 嘗試将系統化學習思維運用于工作、學習中，實踐出真知
轉眼間專欄文章已經都過了四天，大家掌握的怎麼樣了呢？今天就來檢驗一下吧~為你們精選了系統學習IT技術的四篇文章~
本文轉載自CSDN大咖部落客@鐵拳虎
在巨大的資料集中進行篩選的最好工具是什麼?以下是總結的十大合适大資料處理的程式設計語言。
1. R語言
R語言是資料科學的寵兒，R語言有着簡單而明顯的吸引力，使用R語言，隻需要短短的幾行代碼，你就可以在複雜的資料集中篩選，通過先進的模組化函數處理資料，以及建立平整的圖形來代表數字，它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
2. Python
如果說R語言是一個神經質又可愛的高手，那麼Python是它随和又靈活的表兄弟。作為一種結合了R語言快速對複雜資料進行挖掘的能力并建構産品的更實用語言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直覺的，并且比R語言更易于學習，以及它的生态系統近年來急劇增長，使得它更能夠用于先前為R語言保留的統計分析。
在資料進行中，在規模和複雜性之間往往會有一個權衡，于是Python成為了一種折中方案。IPython
notebook和NumPy可以用作輕便工作的一種暫存器，而Python可以作為中等規模資料處理的強大工具。豐富的資料社群，也是Python的優勢，因為可以提供了大量的工具包和功能。
3. Julia
雖然目前的資料科學絕大多數是通過R語言，Python，Java，MatLab和SAS執行的。但依然有其他的語言存活于夾縫中，Julia就是值得一看的後起之秀。Julia是一種高層次的，極度快速的表達性語言。它比R語言快，比Python更可擴充，且相當簡單易學。
4. JAVA
Java不能提供R和Python同樣品質的可視化，并且它并非統計模組化的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型制作并需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。
5. Hadoop 和 Hive
Hadoop作為首選的基于Java的架構用于批處理資料已經點燃了大家的熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的準确，是以被廣泛用于後端分析。它和Hive——一個基于查詢并且運作在頂部的架構可以很好地結對工作。
6. Scala
Scala是另一種基于Java的語言，并且和Java相同的是，它正日益成為大規模機器學習，或建構高層次算法的工具。它富有表現力，并且還能夠建構健壯的系統。
7. Kafka和Storm
Kafka，誕生于LinkedIn内部，是一個超快速的查詢消息系統，Storm是用Scala編寫的另一個架構，它在矽谷中因為流處理而受到了大量的青睐。它被Twitter納入其中，勿庸置疑的，這樣一來，Twitter就能在快速事件進行中得到巨大的裨益。
8. MatLab
MatLab一直以來長盛不衰，盡管它要價不菲，但它仍然被廣泛使用在一些非常特殊的領域：研究密集型機器學習，信号處理，圖像識别等。
9. Octave
Octave和MatLab非常相似，但它是免費的。不過，它在學術性信号處理圈子之外很少見到。
10. GO
GO是另一個正在掀起浪潮的後起之秀。它由Google開發，從C語言松散地派生，并在建構健壯基礎設施上，正在赢得競争對手。
大資料開發學習可以按照以下内容進行學習：
第一階段：JavaSE+MySql+Linux
學習内容：Java 語言入門 → OOP 程式設計 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 實用技術 → Mysql 資料庫 → 階段項目實戰 → Linux 基礎 → shell 程式設計
學習目标：學習java語言，掌握java程式編寫、面向對象程式開發，掌握MySql體系結構及核心程式設計技術，打好 Linux 基礎，為後續學習提供良好的語言基礎。
第二階段：Hadoop 與生态系統
學習内容：Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper →Flume → Kafka → Sqoop → Pig
學習目标：掌握大資料學習基石Hadoop、資料串行化系統與技術、資料的統計分析、分布式叢集、流行的隊列、資料遷移、大資料平台分析等
第三階段：Storm 與Spark 及其生态圈
學習内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 機器學習
學習目标：讓大家擁有完整項目開發思路和架構設計，掌握從資料采集到實時計算到資料存儲再到前台展示，所有工作一個人搞定！并可以從架構的層次站在架構師的角度去完成一個項目。
第四階段：其他
學習内容：Mahout 機器學習→ R 語言→Python
學習目标：機器學習領域經典算法的實作，熟練使用 R文法和統計思維，可以基于具體問題建立數學模型，掌握python技術與資料分析，将資料結果以可視化的直覺方式展示給目标使用者。
第五階段：項目實戰、技術綜合運用
學習内容：某手機公司bug 系統 → 傳統廣告怎麼用大資料 → 類網際網路電商網站 → 網站日志收集清洗系統 → 網站流量統計分析系統
學習目标：具備企業級大型完整項目開發能力，綜合運用大資料分析知識，完成資料分析、收集、展示的完整流程。想學習好大資料可以關注公衆号程式員大牛 有視訊資源分享一起學習
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