一、Java软件开发者，如何学习大数据？

正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点

1.学习基础的编程语言(java,python)

2.掌握入门编程基础（linux操作，数据库操作、git操作）

3.学习大数据里面的各种框架（hadoop、hive、hbase、spark）

这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。

真正的大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上，比如现在经常用到的spark框架目前支持两种语言的开发java或者Scala，现在python语言也能支持了。大数据的方向的切入是全方位的基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想，有了指导思想学习起来就能方便很多。

二、学习大数据需要哪些基础

一般需要了解一些算法基础,还需要有一定的语言基础,最好是JAVA语言的基础.

不过这些基础还是需要建立在你勤奋学习上的,不是有了这些基础你就能学好.

所以你想学一门东西的时候,持之以恒才是最重要的.

三、学习编程，新手最好先学什么语言？

先学习C语言，语言是基础，然后学习C++，转变成面向对象的思想，之后就可以学习Java或.Net，语言的语法都大体相同，学会一种后另一种语言看看就会了，不用太担心。对了，别忘了学习SQL，编程主要是跟数据库打交道。

这是给你学习C语言的一些建议：

第一：一些概念。

C语言是一门程序设计语言，有一些标准，比较重要的是ANSI C（好像是C89）和C99。

数据结构包括逻辑结构和物理结构。逻辑结构是数据元素集合和定义在集合上的关系。物理结构是逻辑结构在计算机中的实现。

LCC、VC、TC、GCC都是C语言编译器，一般包括集成开发环境，编译器和链接器及辅助工具

我们书写的是C源程序，源程序通过编译器编译为中间文件，中间文件经链接器链接生成可执行文件。不同操作系统可执行文件不同。中间文件也有几个标准，微软使用的和Linux下通用的有差异。

第二：学习什么。

个人认为程序设计学习的重点放在数据结构的学习上，但是这种学习要有一个平台，比如C语言。

学习C语言首先要掌握基本语法，常量、变量、类型、及顺序结构、分支结构和循环结构的意义及用法。进一步学习构造类型如指针、结构、函数的意义和用法。

C语言提供一些标准函数以减轻程序设计工作量，这些函数我们自己也可以实现。即使不依靠函数库，只有编译器，理论上就足够了。事实上，提供的标准函数效率都很高，使用很频繁，没有自己实现的必要，所以掌握常用函数是非常必要的，但是要注意函数的适用范围。

继续学习因人而异，应该可以独立选择了。

第三：如何学习。

强调多实践，C语言的学习要经常上机，多写程序才能逐步提高。

推荐书籍：C Programming Languge。有中译本，但最好看英文版。

四、如何进入人工智能行业？

要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，每天查看api调用函数或者是美化界面。

1. 人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。

2. 现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。对于要深入掌握人工智能知识的工程人员来说，数学是绕不开的坎。

3. 人工智能是一个很大的概念，现在很多的公司所谓的AI应用还是停留在比较初级的阶段，进行一些信息（数据）的分类，筛选，模式识别之类，许多语言都有成型的代码包，开源代码之类，用起来并没有太大的技术含量，要想达到实际的应用效果，更多的是需要大数据的支持，不断在算法上进行优化。

4. 现在比较火的一些智能设备，智能家居，我并不觉得算是人工智能，更多的是各类传感器加上程序规则的应用，可能这类行业会更贴近生活更有市场一些吧，前景倒是非常看好的。不过和做软件一样，并不是技术有多牛就一定能做出好的软件产品，一定要深入了解用户需求，注重用户体验，以你的背景来说，我觉得可能往这个方向发展会有更好的效果。