目前我们正处在大数据时代，掌握大数据相关技术对提高自己的职场竞争力一定是有帮助的。
大数据学习建议：
1、0基础小白从Java语言开始学习
因为当前的大数据技术主要是用 Java 实现的或者是基于 Java 的，想入行大数据，Java基础是必备的；
2、Java开发能力需要通过实际项目来锻炼
在学习完Java语言之后，往往只是掌握了Java语言的基本操作，只有通过真正的项目锻炼才能进一步提高Java开发能力。
3、大数据开发有明显的场景要求
大数据开发是基于目前已有信息系统的升级改造，是一个系统的过程，包括平台的搭建、数据的存储、服务的部署等都有较大的变化，要想真正理解大数据需要有一个积累的过程。对于初学者来说，应该先建立一个对开发场景的认知，这样会更好的理解大数据平台的价值和作用。
4、从基础开发开始做起
对于初级程序员来说，不管自己是否掌握大数据平台的开发知识，都是从基础的开发开始做起，基于大数据平台开发环境。
从就业的角度来说，大数据开发是一个不错的选择。但我并不建议脱离实际应用来学习大数据，最好要结合实际的开发任务来一边学习一边使用。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2017-10-23
首先你要有自己职业规划，知道数据分析和大数据是做什么的、能解决什么问题，给自己定一个小目标。一个有经验的数据科学家：最少要有2到3年工作经验，而工作经验体现在运用数据科学处理各种商业问题的能力上，同时需要具备以下技能：
一流的分析技巧：探索凌乱的数据集并提取洞察的能力；
在SQL运用能力方面是一名内行；
能很好的掌握假设检验、分配、回归分析和贝叶斯方法；
有与商业方面的机器学习经验；
对于Python语言和Jupyter环境有经验；
对于pandas、numpy、sk-learn和NLTK有一定操作经验；
具备写编写Latex格式文档的能力；
在统计学，运筹学，经济学，计算机科学，或其它相关领域具有本科或硕士学历。
未来数据分析是一种工具，在金融、互联网、电子商务、公共服务、医疗健康等领域非常广泛，职位上面偏业务的有数据分析师、数据产品经理、数据规划师等职位，偏技术的有大数据工程师、大数据架构师、算法工程师等职位。你需要了解自己的兴趣和特长并选择合适的职业通道。
在大学本科阶段，没有什么比学好数学更为重要的了：先关课程包括《高等数学》《线性代数》《概率与数理统计》《数值分析》《多元分析》《泛函分析》。数学是一门基础学科，需要长时间的学习和知识积累，而且数学课程离开学校是没地方补的。其他能力大部分是可以通过其他渠道学习的：
一、数据分析技能：
数据清洗
建立数学模型
运用合适的统计方法来分析数据
运用机器学习算法
检验模型的正确与否
实现数据可视化
二、编程技能：
精通一种或多种数据分析工具（R/Matlab/SPSS/SAS)
精通一种或多种面向对角编程语言（Python、C++、Java、C#、perl 等）
其他IT公司经常需要的技能（熟悉HTML/CSS，互联网公司可能会要求)
三、数据管理技能（尤其是针对大规模数据）：
hadoop（尤其是hive/HBase、HDFS和MapRdeuce)
SQL
NoSL
其他IT公司常用的数据管理技能
四、商业知识：熟悉瀑布模型和敏捷模型等软件开发模式
理解公司运行规则
对于产业所属领域有所了解
其他公司常用商业技巧
五、交流技巧（软实力）：
做演讲和PPT演示来展示产品
撰写报名
懂得倾听重点信息
能够将用户的需求转换为实际产品
其他公司常用交流交往技能
作为第一批“数据科学与大数据技术”的科班学生，你们无疑是幸运的，仰望星空，你们已经走在数据科学的大路上，前途一片光明。希望你们能想老一辈统计学家和人工智能专家学习，继往开来，早日成才！
一流的分析技巧：探索凌乱的数据集并提取洞察的能力；
在SQL运用能力方面是一名内行；
能很好的掌握假设检验、分配、回归分析和贝叶斯方法；
有与商业方面的机器学习经验；
对于Python语言和Jupyter环境有经验；
对于pandas、numpy、sk-learn和NLTK有一定操作经验；
具备写编写Latex格式文档的能力；
在统计学，运筹学，经济学，计算机科学，或其它相关领域具有本科或硕士学历。
未来数据分析是一种工具，在金融、互联网、电子商务、公共服务、医疗健康等领域非常广泛，职位上面偏业务的有数据分析师、数据产品经理、数据规划师等职位，偏技术的有大数据工程师、大数据架构师、算法工程师等职位。你需要了解自己的兴趣和特长并选择合适的职业通道。
在大学本科阶段，没有什么比学好数学更为重要的了：先关课程包括《高等数学》《线性代数》《概率与数理统计》《数值分析》《多元分析》《泛函分析》。数学是一门基础学科，需要长时间的学习和知识积累，而且数学课程离开学校是没地方补的。其他能力大部分是可以通过其他渠道学习的：
一、数据分析技能：
数据清洗
建立数学模型
运用合适的统计方法来分析数据
运用机器学习算法
检验模型的正确与否
实现数据可视化
二、编程技能：
精通一种或多种数据分析工具（R/Matlab/SPSS/SAS)
精通一种或多种面向对角编程语言（Python、C++、Java、C#、perl 等）
其他IT公司经常需要的技能（熟悉HTML/CSS，互联网公司可能会要求)
三、数据管理技能（尤其是针对大规模数据）：
hadoop（尤其是hive/HBase、HDFS和MapRdeuce)
SQL
NoSL
其他IT公司常用的数据管理技能
四、商业知识：熟悉瀑布模型和敏捷模型等软件开发模式
理解公司运行规则
对于产业所属领域有所了解
其他公司常用商业技巧
五、交流技巧（软实力）：
做演讲和PPT演示来展示产品
撰写报名
懂得倾听重点信息
能够将用户的需求转换为实际产品
其他公司常用交流交往技能
作为第一批“数据科学与大数据技术”的科班学生，你们无疑是幸运的，仰望星空，你们已经走在数据科学的大路上，前途一片光明。希望你们能想老一辈统计学家和人工智能专家学习，继往开来，早日成才！
第2个回答 2016-08-17
你得先了解下什么是大数据 然后开始学习JAVA之类的基础语言 之后可以多看一些教学视频，当然要是有钱就去报班学习 要不就看些书，有个21天入门的大数据的 具体忘了是啥你可以搜搜。也可以去一些大数据巴士的论坛里瞅瞅多跟人交流交流心得之类的。
第3个回答 2017-01-17
我建议现决定个人职业发展路线，然后再决定学习路径上的情况
比如：大数据分很多岗位，大数据开发，大数据测试，大数据可视化，大数据清洗，大数据挖掘，大数据算法等很多岗位，先看看岗位i，觉得自己适合哪个方向，然后再有侧重点的学习，但是目前大数据行业应用最广泛的是大数据开发和大数据可视化，还有部分大数据测试，如果你自学能力很强，建议自学：但是如果你自学能力不强，最好还是找一个市场好一点的培训机构，系统参加下学习，比如：光环大数据，飞马训练营在市场就业口碑和课程上都很不错，你有时间可以去看看本回答被提问者采纳
比如：大数据分很多岗位，大数据开发，大数据测试，大数据可视化，大数据清洗，大数据挖掘，大数据算法等很多岗位，先看看岗位i，觉得自己适合哪个方向，然后再有侧重点的学习，但是目前大数据行业应用最广泛的是大数据开发和大数据可视化，还有部分大数据测试，如果你自学能力很强，建议自学：但是如果你自学能力不强，最好还是找一个市场好一点的培训机构，系统参加下学习，比如：光环大数据，飞马训练营在市场就业口碑和课程上都很不错，你有时间可以去看看本回答被提问者采纳
第4个回答 2021-03-31
大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，
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