从术语到Spark，10篇必读大数据学习资源

        本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源，由浅入深，比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。

        大数据社区(DZone)

                      

        查阅DZone上最受欢迎的介绍大数据的文章，了解大数据的基础知识，进而明白为什么Apache Kafka和Ignite是大数据分析不可或缺的部分，以及为什么你应该学习Python等一系列问题。

        大数据初学者指南：

        https://dzone.com/articles/a-beginners-guide-to-big-data

        学习Python的4个理由(Arani Chatterjee作)。能够使用Python是攻克大数据的先决条件，本文列出了详细原因。

        学习Python的4个理由：

        https://dzone.com/articles/4-reasons-you-should-learn-python

        需要了解的51条大数据术语(DZone编辑团队作)。 我们列出了一些关于大数据的最重要的定义，能够纠正你对术语的一些理解错误。

        需要了解的51条大数据术语：

        https://dzone.com/articles/48-big-data-terms-you-need-to-know

        1个必须参加的大数据会议。参加一些大型会议，对了解大数据世界会有帮助。

        11个必须参加的大数据会议：

        https://blog.capterra.com/big-data-conferences-for-data-analysts/

        深入研究大数据

        DZone几乎在所有与技术相关的主题上都有指南和Refcardz索引(Refcardz：一个提供多种技术速查表的网站)，但如果你对大数据特别感兴趣，下面这些应该对你最有吸引力。

        DZone大数据指南：

        https://dzone.com/guides/big-dat ... -advanced-analytics