前言
有不少小伙伴留言和私信我关于大数据学习路线，以及咨询我一些关于有工作经验想转行大数据的问题。
不过在开始之前，我还是希望大家能想清楚，如果自己很迷茫，为了什么原因想往大数据方向发展，还有就是我就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？
是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？
是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？
还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣？
欢迎大家在评论区留言讨论 ( •̀ ω •́ )✧】
这其实也就关系到大数据的三个发展方向：
平台搭建/优化/运维/监控
大数据开发/设计/架构
数据分析/挖掘
只言片语也讲不清，在一次机缘巧合的情况下，有幸跟领域内的大佬进行了交流，大佬推荐了一份对于学习大数据十分有用的必备工具书。
其中简单而系统地介绍了大数据体系涉及的各方面知识，涵盖大数据的基本概念、大数据的技术基础、大数据管理、大数据分析、大数据在现实工作中如何实现和实施等关键内容，涉及大数据基础架构、大数据使用的数据库和分布式技术、对大数据进行基础分析和高级分析的特点及异同，以及企业如何应用大数据转变其商业运作模式等内容，能够对想要了解大数据全貌，或是想要使用大数据的企业和个人提供全面的知识内容和学习借鉴。
为了便于阅读，这本书分成了七个部分。可以直接阅读我们自己感兴趣的部分。
第一部分:大数据入门
在这一部分中，我们从技术和商业两个角度解释了所有你了解大数据所需要的基本概念;同时还分析了其中一些重要的概念和元素，这样你就可以在任何一场关于大数据的讨论中站稳脚跟了。
第二部分:大数据的技术基础
第二部分主要提供给技术或商业领域的专业人士，我们分析了几种不同类型的大数据元素，同时强调了几个重要的支持大数据的技术概念。在这一部分中，你将会了解到让大数据能够实际可行的基础架构类型。
第三部分:大数据管理
第三部分针对的同样是技术或商业领域的专业人士，但话题更为深入，我们将会深入分析不同的数据库选择，以及几种新型技术，例如MapReduce和Hadoop。了解这些关键技术能够帮助你掌握在大数据这一趋势背后更重要的核心是什么。
第四部分:数据分析与大数据
你会如何去分析和处理你手上大量的非结构化数据?在本书的第四部分中，我们更深入地讲解了不同类型的分析手段，它们能够很好地帮助你从你的数据中获取真实意义。这个部分将会引导你思考如何将大数据应用到你的实际业务中。
第五部分:大数据实现
这一部分深入到实际管理数据到底意味着什么，包括如何开始操作数据以及如何保护这些数据的安全性和私密性。这一部分会让你在这个关键领域产生许多思考。
第六部分:现实中的大数据解决方案.
在这一部分中，你将会学到企业是如何应用大数据转变其商业运转模式的。如果想要一窥未来你在大数据方面能做的工作，这一部分非常适合你。
第七部分:十项注意
如果你是第一次接触ForDummies系列丛书，你可能不太熟悉这一标志性的“十项注意”部分。在这一部分中， Wiley出版社的编辑要求For Dummies的作者将书中内容总结成一一个个能够容易让读者接受的“十项”清单。一开始我们对这个部分感到非常抓狂，但结束后，我们深深地觉得这一设计非常有意义。
在你已经阅读完关于大数据的最佳实践，以及我们在这一部分中精炼出的“要做”和“不要做”清单之后，相信你也会和我们有同样的感觉。
由于篇幅限制，小编这里呢就不多做介绍了，希望大家能够学到精髓。
大数据是个很复杂的概念。本篇用平实的语言解释了大数据是什么(以及不是什么)，支持大数据的技术和数据库，能够帮助你获取数据内涵的数据分析方法，如何管理大数据以及大数据能为你的公司带来哪些益处。
这是什么一从技术和业务的角度帮助你了解大数据的概念组织起来熟悉大数据栈和不同的架构层级、可操作数据库、组织数据库以及可分析数据仓库大数据计算模型 探索云端分布式计算和虚拟化的威力Hadoop和MapReduce学 习Hadoop和MapReduce对于大数据分析而言的重要性。开始分析一了解大数据分析工具，以及评估其中涉及的各种新模型.准备好了?实施一探索如何在实施大数据解决方案的同时保障数据的可操作性和安全性。这意味着了 解大数据对于你所在组织而言的重要性，以及如何使用它解决问题。
