云计算是大数据分析方法吗
云计算的学费是多少？
云计算的学费是多少？
云计算是互联网未来的发展趋势，人才需求大、从业人员薪资高，是绝大多数想要入行IT行业人士的主要选择。鉴于云计算本身所涵盖的技术具有专业性以及企业对云计算人才的高要求，越来越多的人想参加专业学习快速入行。
想从零开始自学大数据，请问有哪些书籍推荐？
事实上大数据技术体系庞大，包括的知识较多，从最基础的编程基础到数据处理分析及各种工具的运用，整个学习的内容还是很多的，从易到难可以分为4个阶段：
第1阶段：大数据基础语言的学习Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。
经典图书推荐：Java 高效编程（Effective Java）
第二阶段：大数据核心知识学习如果把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系，大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算，大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢，需要做并行计算和分布式计算扩展。
Hadoop生态系统；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop使用流程；数据仓库工具HIVE；大数据离线分析Spark、Python语言；数据实时分析Storm；消息订阅分发系统Kafka等。
经典图书推荐：
《Hadoop权威指南》《Hive编程指南》《Spark 快速大数据分析》《Spark机器学习：核心技术与实践》
第三阶段：项目实践大数据学习除了各种工具和语言要掌握，还要有良好的数学功底。数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
经典图书推荐：
《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。
第四阶段：大数据分析 —人工智能（AI）大数据学习最终的目的是应用，大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛， 大数据分析技术离不开人工智能。
经典图书推荐：
《机器学习》《模式分类》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《人工智能及其应用》、《概率图模型》
当然，“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，大数据学习重要的是练习、练习、再练习，将学到的知识与实际应用场景相结合。事实上，对于零基础的朋友来说，光是看这些书籍是远远不够的，个人建议还是找一家培训机构，边学边看边练，然后找一些好的大数据分析公司参加一些实习，跟大牛学习，从项目中锻炼。