隨著國家對大資料政策的傾向越來越多的人聽說過這個名詞，但對它都可能也是一知半解，今天小編精心為大家整理了大資料相關的所有知識，以及大資料學習的一些資料，希望對大家有所幫助。

什麼是大資料

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。

為什麼學習大資料？

因為大資料能帶給我們的三個關鍵的觀念轉變：是全部資料，而不是隨機取樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關係，而不是因果關係。

（1）全體資料——在大資料時代，我們可以分析更多的資料，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有資料，而不再依賴於隨機取樣(隨機取樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高效能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制。

（2）大資料具有混雜性——研究資料如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的資料很少，所以我們必須儘可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大資料，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在巨集觀層面擁有更好的洞察力;

（3）相關關係——我們不再熱衷於找因果關係，尋找因果關係是人類長久以來的習慣，在大資料時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關係，而應該尋找事物之間的相關關係;相關關係也許不能準確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。

大資料人才的稀缺

據數聯尋英發布《大資料人才報告》顯示，目前全國的大資料人才僅46萬，未來3-5年內大資料人才的缺口將高達150萬。轉行學習大資料，成了越來越多人實現職場高薪夢的路徑之一。

大資料的就業前景

據職業社交平臺LinkedIn釋出的《2017年中國網際網路最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和資料分析是當下中國網際網路行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而資料分析人才最為稀缺。領英報告表明，資料分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。資料分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

根據中國商業聯合會資料分析專業委員會統計，未來中國基礎性資料分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才。

大資料學習路線和就業方向

(1) 大資料基礎與入門學習必備

(2) Hadoop工程師/Spark工程師/大資料開發工程師方向

起步薪資水平為：10-25k

(3)Storm工程師/大資料工程師/大資料實時計算工程師

起步薪資水平為：15-30k

(4)資料倉庫工程師/ETL工程師/大資料工程師

起步薪資水平為：10-25k

(5)大資料工程師/搜尋工程師/推薦系統工程師

起步薪資水平為：15-30k

(6)資料探勘工程師/演算法工程師

起步薪資水平為：15-30k

目前，一個大資料工程師的月薪輕鬆過萬，一個有幾年工作經驗的工程師薪酬在40萬~160萬元之間，而更頂尖的大資料技術人才則是年薪輕鬆超百萬。

高薪只要你敢想，敢付出，還害怕高薪的人不是自己嗎？

這是由前陸金所大資料架構師整理出來最為詳細的大資料各個層面的元件和應用，有一定的java基礎的朋友照著這個路線來學習是完全沒有問題的。

今天的驚喜遠不止大資料學習路線圖這麼簡單，小編要放大招了：分享大資料的學習資源，並且附送專案實戰。

以上只是一部分學習資料，可以用來利用空餘時間充電學習。

更具有價值的是由12位目前在國內一線企業在職的大資料架構師和研發合力一起為大家帶來的線上公開課講解，公開課是免費的，今天你看到了這篇文字就是獲取到了一次超值的學習機會。

這些今天統統免費，只要是看到這篇文章的朋友，大資料開發學習資料與獲取這個超高價值的直播課程學習機會都可以加我的資料分享群：894951460

十二位大咖分別來自阿里、螞蟻金服、陸金所、京東、等在職工程師，每天都有老師來分享大資料行業最新的技術和資訊，從行業介紹到大資料的職業生涯規劃，每個元件從基礎到應用的講解，原始碼級別的元件底層面分析解說，各個企業必用的通用專案實戰架構講解。