大数据入行建议：零基础如何开始大数据学习

大数据热度居高不下，基于大数据的发展，越来越多的企业开始布局相关业务，组建数据团队，这使得大数据人才需求持续上升。当然，也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景，想要入行，今天我们就来讲讲，零基础如何开始大数据学习。

大数据超高的热度，使得这个词成为了近乎全民皆知的词汇，但是大部分人对大数据的了解，还是停留在表面，要论大数据是什么，大数据做什么，有哪些岗位，有什么技能要求，很多人却不甚清楚。如果想要入行做大数据，那么还是要先对大数据有更加清楚的认知才行。

第一步：大数据相关岗位及技能要求

首先，要了解一个行业相关岗位的技能要求，最简单的方式莫过于去求职网站上去看，有哪些岗位，具体的岗位技能要求有哪些，多找一些大企业的招聘JD来看，就能基本上搞清楚了。

大致来说，大数据相关的岗位，主要的技能要求集中在以下几个方面：

1、SQL能力，SQL性能优化经验，在大数据当中，对数据各种管理操作，必然需要SQL。

2、Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。

3、熟练掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等大规模数据存储与运算平台。

4、具备业务理解能力，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。

第二步：结合兴趣及基础选定方向

接下来就需要结合自身的基础以及感兴趣的方向，来为自己定一下初步的学习路线和方向。

没有编程基础的学习者，就从基础开始，先学Java和Linux，打好基础之后进入大数据技术的学习。

大数据开发，主要学习大数据技术框架，逐步掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如HDFS、MapReduce、Yarn、Spark、Hive、Hbase、Redis、Kafka等。

大数据分析与挖掘，主要学习各种数据分析工具和数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具，推荐Python。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，也可以有相应程度的学习掌握。

第三步：制定学习规划

作为零基础新手小白，要进入一个新的技术领域，学习上自然是需要足够的时间和精力投入的。如果选择自学，那么一个完善的学习规划是非常有必要的。

可以善用网上的资源，多逛技术论坛，可以多多参考前辈学习者们的学习路线和方法，结合自己的实际情况，规定学习周期，具体到每天的学习内容、学习时长、掌握程度都建议作出量化，坚持每天打卡，实现从量变到质变。

关于大数据入行，零基础如何开始大数据学习，以上就是给到大家的一些建议了。大数据目前主要的两个岗位方向，大数据开发和数据分析挖掘，根据方向来规划学习路径，然后扎扎实实去学，才是掌握新技能的正确姿势。