如何學習云計算？大數據的發展趨勢正在迅速轉變，機器學習、預測分析、物聯網、邊緣計算將在未來幾年對大數據項目產生重大影響。那么我們該如何學習云計算大數據呢？

在2016年，將近40%的企業正在實施和擴展大數據技術的應用，另外30%的企業計劃在未來一年內采用大數據。

雖然大數據市場將會增長，但企業對如何使用他們的大數據卻不那么清楚。新的大數據技術正在進入市場，而一些老舊技術的使用也在不斷增長。真正掌握大數據趨勢就像試圖監控風向的每日變化一樣，只要感覺到風向，它就會改變。

大數據時代已經到來，想要快速掌握這門高薪前景的技術該如何學習呢?

Linux基礎和分布式集群技術

學完此階段可掌握的核心能力：熟練使用Linux，熟練安裝Linux上的軟件，了解熟悉負載均衡、高可靠等集群相關概念，搭建互聯網高并發、高可靠的服務架構;

學完此階段可解決的現實問題：搭建負載均衡、高可靠的服務器集群，可以增大網站的并發訪問量，保證服務不間斷地對外服務;

學完此階段可擁有的市場價值：具備初級程序員必要具備的Linux服務器運維能力。

學習大數據需要的語言：

java語言

這種語言產生很早了，大家也或多或少的接觸過，但是在大數據中使用已經有的原型進行構建龐大系統，是一種基本的選擇。

Scala語言

以java為基礎的語言，和java很像，對任何想要進行大規模的機械學習或是建立高階的算法，Scala是逐漸興起的工具，善于呈現且擁有建立可靠系統的能力。

Hadoop

在以java為基礎的大數據處理當中，Hadoop為作一批數據處理，發展以java為基礎的架構關鍵。相對于其他處理工具而言，Hadoop慢許多，但是無比的準確可被后端數據庫分析廣泛使用

Kafka and Storm

它是一個特別快速的查詢信息系統，但是因為太快了在實施操作時會犯錯，有時候會漏掉東西。

Python語言

Python擁有R語言處理復雜數據的能力及更務實的語言特質，更簡單和直觀，在近幾年的成長很快。在數據處理范疇內，通常在規模與復雜之間要有個選擇，Python無疑當選。

學習一門課程，掌握好的學習方法至關重要，大數據發展趨勢非常好，現在學習好這門技術，未來的就業和選擇會更多。先看看合不合適，再考慮要不要學習。