大資料的發展趨勢日漸明顯，但是進入這個領域的門檻不小，除了要有心理準備，其次就是要付諸實際行動中去學習。學習方法有很多，在沒有基礎的前提下，自學是因人而異是有難度。其次是大資料目前的工作方向主要是三個：大資料應用，資料分析，大資料研發，當然還有一些機器學生有關的資料探勘什麼的，也在這個類別，我暫時歸到研發方向，因為要應用的話，還得結合一些行業和業務進行，所以你要從事大資料，可能要先定一下方向哈，就難易度來選，我建議可以在這個方向考慮一下。如果都是在小白的情況下，可以首先根據自己的性格特徵去選擇，如果自己個人比較喜歡技術也能耐得住性子，就可以選擇大資料研發方向，如果個人比較喜歡綜合性的發展方向又擔心自己坐不住害怕太難，就可以選擇資料分析方向。就這兩個學習方向的語言基礎要求是不一樣的，一個是java，一個是python。根據方向，科多大資料整理來一些，我也總結了一下需要的技能，供你參考，如下： 最基本的是JAVA核心API有關內容，當然有JAVA開發經驗的最容易入門，比如從事過JAVAWEB開發的，基本上可以很容易跳進大資料應用方向，如果沒有JAVA基礎，很多內容你會理解不了。同時除了基本的基礎以外，我在下面還給你羅列了一些列必須的技能： Java高階(VM相關、併發相關，執行緒相關) 2、Linux 基本操作（環境，命令，網路等相關內容） 3、Hadoop（此處為通常指的是HDFS+MapReduce+Yarn的相關內容 ） 4、HBase（JavaAPI操作+Phoenix ） 5、Hive(Hql基本操作和原理理解） 6、Kafka 7、Storm 8、Scala 9、Python 10、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 如果要把大資料玩得比較洋氣，個人建議還要學習一些高階技術，不過不建議一開始就去觸碰，畢竟這些技術個人建議還是有一些經驗積累後再來哈，會比較快。學習建議如下： 一定要把JAVA基礎和JAVA高階部分學好，把JAVA做為第一開發語言，這個是關鍵，其次，Python也要引起重視，可以做為第二開發語言去學習掌握。 一定要把Linux的基礎操作，網路操作，檔案操作等學好，掌握熟練，特別在環境配置部分，要多熟悉各種命令，同時也要多熟悉系統的基本結構。 關於Hadoop、Hive等環境和技術應用，要結合一些實際點的案例來學要快一些，簡單的Demo很難看到一些現象。 以上是大資料研發方向，如果是資料分析方向的話，可以一開始就學習和了解一下python,從初級到高階，其次就是學會能用python寫一些爬蟲程式，能獲取簡單的一些資料。再學習Numpy及Pandas、spss,sass,及機器學習演算法和業務資料分析，spark資料分析等等； 個人建議可以買些書來看，當然看書效果因人而異也有可能效果不太好，可以去找一些網課，跟著視訊學，最直接的學習方式就是去報名參加下一些線下的專業培訓班，集中學習。當然，科多大資料是可以提供的。