大数据的应用主要集中在两个方面：精准化定制和预测。例如，当我们在搜索引擎中输入不同的关键词时，每个人得到的搜索结果可能大相径庭。此外，大数据还应用于精准营销、个性化推荐系统等领域。比如，淘宝会根据用户的购物习惯推送个性化的商品推荐，或是当你到达一个新的城市时，手机应用会为你推荐附近的商家和服务。

随着大数据行业的快速发展，一些问题也随之显现，其中最突出的问题之一便是大数据人才的短缺。对于想要进入这个领域的初学者而言，是否需要从零开始学习大数据开发呢？答案是肯定的。尽管对于完全没有基础的人来说，学习大数据可能会有些挑战，但只要投入足够的时间和精力，并且接受专业指导，任何人都可以掌握这门技术。

零基础学习大数据需要耐心和时间，建议按照以下四个步骤逐步推进：

第一步：了解大数据的基本概念 在开始学习之前，首先要对大数据有一个基本的认识，包括它的定义、应用领域等，以便更好地理解后续的学习内容。

第二步：学习计算机编程语言 对于零基础的初学者来说，掌握一门编程语言是至关重要的。常见的编程语言包括Python、Java等，选择一门适合自己的语言开始学习。

第三步：深入学习大数据相关的课程 在掌握了基本的编程技能之后，接下来可以专注于学习大数据的相关课程。这包括Hadoop、Spark等技术栈，这些都是大数据开发中的重要组成部分。

第四步：参与项目实战 理论学习固然重要，但实际操作同样不可或缺。通过参与真实项目，不仅可以巩固所学知识，还能积累宝贵的实践经验。

大数据与人工智能相结合，可以推动实现真正的数据科学。机器学习作为人工智能的核心，其算法较为固定，相对容易掌握；而深度学习则更为复杂，需要持续跟进最新的研究成果和技术动态。

以下是2019年更新的大数据学习路径，涵盖了多个关键领域：

• 第一阶段：Linux基础
• 第二阶段：Hadoop
• 第三阶段：Hive
• 第四阶段：HBase
• 第五阶段：Redis
• 第六阶段：Zookeeper
• 第七阶段：Scala
• 第八阶段：Spark
• 第九阶段：机器学习
• 第十阶段：Elasticsearch
• 第十一阶段：Storm

以上阶段的学习将帮助你全面掌握大数据开发所需的知识和技能，从而为未来的职业发展打下坚实的基础。如果你希望进一步提升自己的技术水平，还可以参加相关的实战项目和培训课程。

最后，关于如何获取这些宝贵的学习资源，你可以通过回复文章、关注作者或发送私信等方式来获得详细信息。希望每位读者都能充分利用这些资源，努力学习，早日实现自己的职业目标。