謝謝邀請(qǐng)！

大數(shù)據(jù)是我的主要研究方向之一，同時(shí)也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生，所以我來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)首先要根據(jù)自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)選擇學(xué)習(xí)方向，比如數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生可以選擇數(shù)據(jù)分析方向，而計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生可以選擇大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方向，不同的學(xué)習(xí)方向需要制定不同的學(xué)習(xí)計(jì)劃。

雖然不同的學(xué)習(xí)方向往往需要學(xué)習(xí)不同的內(nèi)容，但是對(duì)于零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，以下三方面基礎(chǔ)知識(shí)是都需要學(xué)習(xí)的：

第一：編程語(yǔ)言。不論是選擇大數(shù)據(jù)分析方向還是大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)方向，掌握編程語(yǔ)言都是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的重要基礎(chǔ)。目前在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的語(yǔ)言包括Java、Python、Scala、R和Go等，其中Java在Hadoop平臺(tái)應(yīng)用比較多，而Scala在Spark平臺(tái)應(yīng)用比較普遍。從目前的應(yīng)用趨勢(shì)來(lái)看，學(xué)習(xí)Python則是不錯(cuò)的選擇，既可以從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，也可以從事大數(shù)據(jù)分析。

第二：大數(shù)據(jù)平臺(tái)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)知識(shí)繞不過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)承載了分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算的核心任務(wù)，所以大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)也是目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要崗位。目前Hadoop和Spark是比較適合初學(xué)者學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，一方面是其開(kāi)源的屬性，另一方面Hadoop對(duì)于硬件的要求也比較低。

第三：算法。大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心訴求是數(shù)據(jù)價(jià)值化，而目前數(shù)據(jù)價(jià)值化的主要方式就是數(shù)據(jù)分析，所以掌握算法不僅對(duì)于數(shù)據(jù)分析崗位非常重要，對(duì)于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)崗位也具有現(xiàn)實(shí)的意義?？梢哉f(shuō)，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)大量的崗位任務(wù)都要圍繞算法展開(kāi)，所以掌握算法是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心任務(wù)之一。學(xué)習(xí)算法可以從一些經(jīng)典的算法開(kāi)始，比如kNN、決策樹(shù)、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等等。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫(xiě)一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會(huì)有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問(wèn)題，或者是考研方面的問(wèn)題，都可以在評(píng)論區(qū)留言！

本人從事大數(shù)據(jù)以及相關(guān)行業(yè)，算是一個(gè)業(yè)內(nèi)人士，說(shuō)說(shuō)我的看法，僅供參考。

首先大數(shù)據(jù)這幾年特別熱門(mén)，同時(shí)也帶來(lái)了很多的就業(yè)。大數(shù)據(jù)的價(jià)值也越來(lái)越明顯，尤其是人工智能的發(fā)展和即將到來(lái)5G，都離不開(kāi)大數(shù)據(jù)這個(gè)基礎(chǔ)！所以選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的發(fā)展還是挺不錯(cuò)的。但同時(shí)也要清楚一些問(wèn)題！

首先是確定學(xué)習(xí)的方向：大數(shù)據(jù)是一個(gè)大概念，必須知道他都有那些部分，自己將來(lái)就業(yè)要選擇那個(gè)方向。下面就說(shuō)一下大數(shù)據(jù)就業(yè)的方向和技能需求以及崗位需求！僅供參考！！

一，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

崗位職責(zé)

1、利用Hadoop、Spark等技術(shù)在分布式系統(tǒng)上對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，挖掘用戶信

息；

2、參與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)的搭建和維護(hù)；

3、負(fù)責(zé)廣告投放項(xiàng)目管理平臺(tái)研發(fā)；

4、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)計(jì)算處理平臺(tái)項(xiàng)目研發(fā)。

技術(shù)要求

1、熟練掌握c++/Java開(kāi)發(fā)，具備扎實(shí)的程序設(shè)計(jì)基本功和學(xué)習(xí)能力

2、熟悉 Linux，熟悉 shell/perl/python/php 等腳本語(yǔ)言的一種或多種。

3、熟悉傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL。

4、熟悉MapReduce、Storm、Spark、Spark Streaming等大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具，對(duì)源代碼

有一定研究者優(yōu)先；

5、熟悉linux環(huán)境，熟悉shell等腳本編程；

6、有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和日志處理經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先。

7、有較強(qiáng)的人際溝通、協(xié)調(diào)能力，具備與技術(shù)人員溝通數(shù)據(jù)需求的能力；

8、具備良好的邏輯分析能力和解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

二，大數(shù)據(jù)運(yùn)維

從事大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師

崗位職責(zé)

1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)整體軟硬件的日常運(yùn)維；?

2、分析平臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行性能優(yōu)化；?

3、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)行故障的分析、定位和解決；?

4、負(fù)責(zé)新技術(shù)、新組件的技術(shù)探索、測(cè)試和應(yīng)用；?

5、支撐運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)。?

崗位要求：?

1、 熟悉hadoop生態(tài)圈主要開(kāi)源技術(shù)組件及其工作原理，能閱讀相關(guān)源代碼，能順利閱讀英文文檔；?

2、熟悉軟硬件設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)原理，有豐富的大數(shù)據(jù)平臺(tái)部署、性能優(yōu)化和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)；

3、熟悉Linux，熟悉cacti、ganglia、zabbix等運(yùn)維軟件，熟悉SaltStack、Ansible等自動(dòng)化軟件，有python、java、shell編程基礎(chǔ)；?

4、工作認(rèn)真負(fù)責(zé)，有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、動(dòng)手能力和分析解決問(wèn)題的能力；?

補(bǔ)充：

熟悉Hadoop/Hbase/Hive/Presto/Yarn/Spark/Storm/Kafka/Elasticsearch/Flume等開(kāi)源項(xiàng)目，有運(yùn)維優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；

熟悉Linux操作系統(tǒng)的配置、管理及優(yōu)化；

熟悉Python、Linux、shell,有ETL維護(hù)經(jīng)驗(yàn)、電信行業(yè)大數(shù)據(jù)維護(hù)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先

三，數(shù)據(jù)挖掘

從事數(shù)據(jù)挖掘工程師

崗位職責(zé)

1、對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立數(shù)據(jù)挖掘算法，利用大數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行研究和建模，為用戶提供評(píng)估和預(yù)測(cè)等功能；

2、參與/負(fù)責(zé)用戶畫(huà)像、推薦等系統(tǒng)搭建，參與核心產(chǎn)品推薦場(chǎng)景算法的研發(fā)和優(yōu)化；

3、采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為公司業(yè)務(wù)部門(mén)提供決策依據(jù)；

4、搭建數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能平臺(tái)的自動(dòng)化流程。

1、具備強(qiáng)悍的編碼能力，有扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底；

2、優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力、獨(dú)立分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力；

3、熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境，熟悉Python，PHP，Java等語(yǔ)言兩種以上；

4、熟悉基本的數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法；

5、熟悉SPSS/Modeler/R/Python等至少一種數(shù)據(jù)挖掘工具；

6、熟悉Hadoop/Spark，有Elasticsearch，Solr，Kafka，F(xiàn)lume等開(kāi)源項(xiàng)目使用經(jīng)驗(yàn)

7、有畫(huà)像、廣告、推薦，搜索等算法方向?qū)嶋H工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先

四，BI（商務(wù)智能）工程師— （包括數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)、BI開(kāi)發(fā)工程師、ETL開(kāi)發(fā)、報(bào)表開(kāi)發(fā)、BI咨詢顧問(wèn)）

崗位職責(zé)

1、獨(dú)立負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)收集整理，構(gòu)建經(jīng)營(yíng)分析和報(bào)表系統(tǒng)；

2、通過(guò)專題分析，對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行深入分析，為業(yè)務(wù)的策略、產(chǎn)品優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持；

3、?以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)為目標(biāo)，進(jìn)行數(shù)倉(cāng)研發(fā)工作但不局限于數(shù)倉(cāng)；

4、?參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和優(yōu)化工作，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、穩(wěn)定、組織合理?

崗位要求

1、掌握Oracle、MySQL、ODPS等數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)技能，熟練應(yīng)用開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)庫(kù)原理和常用性能優(yōu)化和擴(kuò)展技術(shù)；

2、掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)、熟悉大數(shù)據(jù)平臺(tái)操作，離線計(jì)算Hive/MR研發(fā)、實(shí)時(shí)計(jì)算spark?streaming/storm；?

3、熟悉ETL邏輯、OLAP設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)（聚類(lèi)分析、回歸分析、決策樹(shù)等）、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法；

4、熟悉Linux系統(tǒng)環(huán)境開(kāi)發(fā)，掌握shell、perl、python等至少一種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。

6. 有較強(qiáng)的邏輯/概率思維能力，善于分析、歸納、描述、溝通、和解決問(wèn)題。

補(bǔ)充（根據(jù)企業(yè)工具區(qū)別）

1、全面熟知數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)理念、設(shè)計(jì)方法，熟練掌握Informatica、Kettle、Automation等至少一種ETL工具；

2、熟練掌握SAP BO、MSTR、SmartBI、Cognos、QV等至少一種BI工具；

3、熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，掌握BI相關(guān)工具，如ETL工具（SSIS, SAP DataService）、OLAP工具（SSAS）和前端展示工具(BO CR/Webi)

五，數(shù)據(jù)可視化

從事可視化工程師

崗位職責(zé)

1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)可視化功能，數(shù)據(jù)可視化組件研發(fā)； ? ?

2、搭建基礎(chǔ)的可視化分析平臺(tái)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)用與展示；

3、數(shù)據(jù)相關(guān)性分析與根因分析；

4、支持客戶需求分析和數(shù)據(jù)分析。

崗位要求

1、熟練Web前端技術(shù)（SVG/HTML5/JavaScriptdeJS等）；

2、熟練D3、Echarts、Three.js、WebGL等開(kāi)源數(shù)據(jù)可視化庫(kù)和技術(shù)； ? ?

3、有Web服務(wù)器端編程語(yǔ)言（如Node/Java）開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； ? ?

4、有blender(以及blender game engine)或者unity 3d或unreal engine等開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先

一些BI崗位的詳細(xì)介紹

BI工程師（開(kāi)發(fā)、咨詢、實(shí)施）

BI開(kāi)發(fā)工程師

崗位職責(zé)

1、執(zhí)行在框架設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上完成具體組件的概要設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)編寫(xiě)；??????????

2、完成BI系統(tǒng)具體組件的代碼編寫(xiě)、單元測(cè)試；?????????????????????????????????

3、參與BI系統(tǒng)報(bào)表平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)；??????????????????

4、參與BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)架、建模和實(shí)現(xiàn)。??

5、負(fù)責(zé)向需求方提供數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)分析服務(wù)，負(fù)責(zé)整體風(fēng)控模型的優(yōu)化，理解并掌握BI報(bào)表需求；

崗位要求

1、有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或統(tǒng)計(jì)分析類(lèi)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)或較深的理論知識(shí)；

2、熟悉Cognos、Webfocus、ireport等數(shù)據(jù)分析報(bào)表開(kāi)發(fā)工具和技術(shù)；

3、熟悉Linux/Unix服務(wù)器，并了解一些基本的操作命令；

4、至少熟悉Informix/Oracle/SQL Server等數(shù)據(jù)庫(kù)中的一種,并在此基礎(chǔ)上有過(guò)ETL程序或存儲(chǔ)過(guò)程的開(kāi)發(fā)。

5、能夠熟練應(yīng)用JSP/Servlet/JavaScript等WEB開(kāi)發(fā)技術(shù)，熟悉Spring，Struts2和iBATIS等主流的開(kāi)發(fā)框架，熟悉BIRT、JasperReports等開(kāi)源報(bào)表工具；

6、熟悉Linux?Shell、Perl等腳本語(yǔ)言，熟悉ORACLE數(shù)據(jù)庫(kù)，PL/SQL編程；

7、熟悉BI系統(tǒng)技術(shù)框架，熟悉數(shù)據(jù)采集流程，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有比較深入的了解；

8、熟悉行業(yè)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)（BI）架構(gòu)及實(shí)現(xiàn)者優(yōu)先。

BI咨詢顧問(wèn)

崗位職責(zé)

1、分析客戶的數(shù)據(jù)要求；

2、負(fù)責(zé)Qlikview/Tableau BI項(xiàng)目的實(shí)施和報(bào)表開(kāi)發(fā)；

3、負(fù)責(zé)校驗(yàn)數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確；

4、 負(fù)責(zé)客戶需求收集、分析，梳理業(yè)務(wù)流程解決方案，項(xiàng)目的拓展支撐；

5、撰寫(xiě)需求規(guī)格書(shū)及各類(lèi)相關(guān)文檔；

6、良好的團(tuán)隊(duì)合作、協(xié)調(diào)、問(wèn)題處理能力；

崗位要求

1、對(duì)BI有系統(tǒng)的認(rèn)知；

2、熟練使用Qlikview，Tableau等前端工具；

3、熟悉MS SQL Server，熟練運(yùn)用SQL語(yǔ)言；

4、前端報(bào)表偏業(yè)務(wù)方向需熟悉主流報(bào)表工具或新興前端報(bào)表工具Qlikview、Tableau等優(yōu)先考慮；

6、后臺(tái)數(shù)據(jù)處理需熟悉掌握至少一種后臺(tái)ETL開(kāi)發(fā)工具，例：Informatica powercenter、Datastage、OWB、微軟DTS、Kettle等；

7、后臺(tái)數(shù)據(jù)建模需熟練掌握至少一種數(shù)據(jù)挖掘算法和建模方法，了解建模；

8、良好的英文能力，能快速閱讀和撰寫(xiě)英文技術(shù)文檔者優(yōu)先。

BI實(shí)施工程師

崗位職責(zé)

1、負(fù)責(zé)BI項(xiàng)目的需求調(diào)研與分析工作；

2、負(fù)責(zé)BI項(xiàng)目的方案設(shè)計(jì)、實(shí)施或項(xiàng)目管理工作；

3、參與公司BI產(chǎn)品和項(xiàng)目的實(shí)施開(kāi)發(fā)工作。

崗位要求

1、良好的數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)，精通SQL，深入掌握Oracle或其他數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)；

3、熟悉ORACLE、MYSQL、SQLSERVER等主流數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝及配置、熟悉SQL語(yǔ)句編寫(xiě)及ETL、BI實(shí)施工作；

3、熟悉LINUX操作系統(tǒng)安裝及常用命令；

4、熟悉BI基礎(chǔ)理論知識(shí)，使用過(guò)BI相關(guān)產(chǎn)品；

5、參與BI相關(guān)項(xiàng)目的實(shí)施工作；

6、熟悉TOMCAT、JDK等安裝及參數(shù)配置；

7、具備較強(qiáng)的語(yǔ)言表達(dá)能力，能與客戶順暢溝通或產(chǎn)品介紹；

8、具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)與動(dòng)手能力，能夠適應(yīng)全國(guó)范圍內(nèi)出差；

9、熟悉hadoop大數(shù)據(jù)及自動(dòng)化運(yùn)維工具經(jīng)驗(yàn)者的待遇從優(yōu)。

ETL工程師

崗位要求：

具備一般的JAVA應(yīng)用開(kāi)發(fā)能力；

熟悉Oracle下的分區(qū)，表空間， SQL性能調(diào)優(yōu)等操作；

熟悉常用的ETL工具，如：kettle， informatica等；

熟悉常用的報(bào)表工具，如：Cognos等。

崗位職責(zé)：

負(fù)責(zé)行業(yè)生產(chǎn)交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)，存儲(chǔ)過(guò)程編寫(xiě)，數(shù)據(jù)模型研究，大數(shù)據(jù)研究

六，數(shù)據(jù)分析工程師

崗位職責(zé):

1、進(jìn)行業(yè)務(wù)和企業(yè)經(jīng)營(yíng)行為分析，梳理業(yè)務(wù)規(guī)律和業(yè)務(wù)需求；

2、將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)需求，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，梳理指標(biāo)體系；

3、使用合適的數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型設(shè)計(jì)；

4、提出基于數(shù)據(jù)的結(jié)果和分析建議，根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)；

5、編寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告；

6、完成領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他工作。

崗位要求

1、本科以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；

2、深刻理解大數(shù)據(jù)分析原理及相關(guān)應(yīng)用；

3、熟練掌握主流數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)；

4、精通數(shù)據(jù)分析、挖掘工具與方法，如SAS、R、Python、EXCEL等；

5、敏銳的數(shù)據(jù)觀察和分析能力，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和分析其中隱含的變化和問(wèn)題并給出建議；

6、良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)精神，較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能承擔(dān)一定的工作壓力；

還有就是要怎么學(xué)習(xí)，要參加培訓(xùn)？還是自學(xué)？，培訓(xùn)花費(fèi)大但是有學(xué)習(xí)環(huán)境和氛圍并且有人指導(dǎo)可以全身心的投入學(xué)習(xí)中。要是自學(xué)在自己沒(méi)有基礎(chǔ)的情況下是容易走彎路的而且花費(fèi)時(shí)間會(huì)很長(zhǎng)！

最后就是學(xué)歷問(wèn)題，大專之上學(xué)習(xí)較好，找工作還算能行，不過(guò)大專找工作也有點(diǎn)吃力但是也能找到！要是你大學(xué)的專業(yè)是計(jì)算機(jī)或者數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)可能出來(lái)很有優(yōu)勢(shì)，是加分項(xiàng)！

希望能夠幫到你，歡迎關(guān)注，討論

感謝邀請(qǐng)！

以下回答屬于個(gè)人理解，不喜勿噴！

首先、想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，就需要知道什么才是大數(shù)據(jù)！要學(xué)習(xí)哪些東西？

涉及大數(shù)據(jù)的東西其實(shí)太多了。

比如服務(wù)器負(fù)載均衡搭建，是不是數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)呢？數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表，主從數(shù)據(jù)庫(kù)是不是數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)呢？

這個(gè)要從大數(shù)據(jù)的起源來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)起源是google公司寫(xiě)的三篇論文開(kāi)始說(shuō)。

google公司是世界上軟件技術(shù)最強(qiáng)之一，人家公司自己有自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)布了三篇論文，分別是Google-File-System和Google-Bigtable以及Google-MapReduce。這三篇論文發(fā)布之后，才有的大數(shù)據(jù)的概念。

大數(shù)據(jù)中的File-System現(xiàn)在學(xué)習(xí)的叫hdfs。(Hadoop Distributed File System)

Hadoop分布式文件系統(tǒng),利用linux，來(lái)做的分布式文件系統(tǒng)。

MapReduce是一種編程模型。

Bigtable就是超大數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)了。

如果有興趣可以私信我。我可以給你一些學(xué)習(xí)的視頻資料

如果你從事大數(shù)據(jù)研發(fā)類(lèi)工作，你需要學(xué)習(xí)一門(mén)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，JAVA或者Python，用于開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、抽取、計(jì)算分析等任務(wù)。

如果你從事大數(shù)據(jù)運(yùn)維類(lèi)工作，你需要了解Hadoop、Hbase、MongDB、Spark等大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

最重要的是，你要了解運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)行業(yè)，沒(méi)有業(yè)務(wù)知識(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)也只是技術(shù)，并不能產(chǎn)生更多的價(jià)值。

對(duì)于大數(shù)據(jù)想必了解過(guò)的人和想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的童鞋都是有所了解的，知道大數(shù)據(jù)培訓(xùn)相關(guān)的一些學(xué)習(xí)內(nèi)容都有個(gè)大概的了解，但是對(duì)于大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)內(nèi)容的一些比較詳細(xì)的內(nèi)容還是有所差距的，我們學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的主要目的就是未來(lái)以后可以到大企業(yè)去做相關(guān)的工作，拿到客觀的薪資。

那么這就需要我們了解企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求是什么，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)課程內(nèi)容是否包含這些內(nèi)容。接下來(lái)帶大家簡(jiǎn)單了解一下。

第一階段Java語(yǔ)言基礎(chǔ)，此階段是大數(shù)據(jù)剛?cè)腴T(mén)階段，主要是學(xué)習(xí)一些Java語(yǔ)言的概念、字符、流程控制等。

第二階段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基礎(chǔ)知識(shí)，JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù)，Linux基礎(chǔ)，Linux操作系統(tǒng)基礎(chǔ)原理、虛擬機(jī)使用與Linux搭建、Shell 腳本編程、Linux 權(quán)限管理等基本的 Linux 使用知識(shí)，通過(guò)實(shí)際操作學(xué)會(huì)使用。

第三階段 Hadoop 生態(tài)體系，Hadoop 是大數(shù)據(jù)的重中之重，無(wú)論是整體的生態(tài)系統(tǒng)、還是各種原理、使用、部署，都是大數(shù)據(jù)工程師工作中的核心，這一部分必須詳細(xì)解讀同時(shí)輔以實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)。

第四階段Spark生態(tài)體系，這也是是大數(shù)據(jù)非常核心的一部分內(nèi)容，在這一時(shí)期需要了解Scala語(yǔ)言的使用、各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、同時(shí)還要深度講解spark的一系列核心概念比如結(jié)構(gòu)、安裝、運(yùn)行、理論概念等。

2021大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖：

本人工作以來(lái)一直在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域深耕，對(duì)于大數(shù)據(jù)的入門(mén)者有少許的建議。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的工作方向主要分為以下幾類(lèi):

1.計(jì)算平臺(tái)方向

2.數(shù)據(jù)處理方向

3.數(shù)據(jù)分析方向

4.算法應(yīng)用方向

目前大部分公司的子部門(mén)也基本按這些進(jìn)行細(xì)分，上述各個(gè)領(lǐng)域的側(cè)重點(diǎn)也不一樣。

1.計(jì)算平臺(tái)方向。自從07年hadoop技術(shù)橫空出世以后，使得廉價(jià)的機(jī)器也能部署成分布式計(jì)算環(huán)境，所以這塊技術(shù)主要圍繞著hadoop生態(tài)。這個(gè)需要學(xué)習(xí)hdfs分布式文件，hbase或hive分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，spark或者flink等分布式計(jì)算技術(shù)，zookeeper等分布式協(xié)調(diào)技術(shù)等。根據(jù)個(gè)人喜好可以側(cè)重底層技術(shù)的優(yōu)化及維護(hù)，或者基于這些技術(shù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)。

2.數(shù)據(jù)處理方向，大致是指ETL工程師。該職位主要是加工處理各個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，包括日志收集的、業(yè)務(wù)庫(kù)產(chǎn)生的等。根據(jù)這些數(shù)據(jù)供其他工種的同學(xué)進(jìn)行使用，比如產(chǎn)生各種報(bào)表，或者拿來(lái)給算法做訓(xùn)練。這一塊側(cè)重sql技術(shù)或者python技術(shù)，他們更側(cè)重于對(duì)業(yè)務(wù)的理解，技術(shù)相對(duì)弱化一點(diǎn)。

3.數(shù)據(jù)分析方向。這塊的崗位主要是數(shù)據(jù)分析師，實(shí)際中使用比較多的是sql和excel。如果把業(yè)務(wù)比喻成人，數(shù)據(jù)就是血液，而數(shù)據(jù)分析師就是通過(guò)血液進(jìn)行人體癥狀判斷的醫(yī)生。很多時(shí)候數(shù)據(jù)分析師比業(yè)務(wù)方還懂業(yè)務(wù)，他們需要分析業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)，通過(guò)分析數(shù)據(jù)尋找解決方案。這塊需要很強(qiáng)的邏輯分析能力和溝通能力。

4.算法工程師。這個(gè)基本上處于大數(shù)據(jù)食物鏈頂端的工種。他們需要精通高數(shù)、高代、概率論與統(tǒng)計(jì)等等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時(shí)需要掌握python或scala至少一門(mén)語(yǔ)言，需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的知識(shí)。門(mén)檻相對(duì)其他工種稍高一點(diǎn)?；A(chǔ)的算法工程師一般調(diào)用算法開(kāi)發(fā)包進(jìn)行業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)，同時(shí)進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。高級(jí)的算法工程師需要看論文自己實(shí)現(xiàn)算法，或者根據(jù)業(yè)務(wù)情況優(yōu)化數(shù)學(xué)公式。如果想從事這塊，你需要很扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，并且要熱愛(ài)數(shù)學(xué)才能持之以恒堅(jiān)持下去。

1.首先你需要對(duì)大數(shù)據(jù)有一個(gè)清晰地認(rèn)知，什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)都能干什么？我對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣嗎？能堅(jiān)持下來(lái)嗎？我要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)現(xiàn)在有什么基礎(chǔ)？還有什么地方要補(bǔ)足？學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)之前千萬(wàn)要想好這些，要不很有可能你學(xué)習(xí)到一個(gè)階段就半途而廢了。

2.如果你之前沒(méi)有編程的經(jīng)歷，那么你要選擇一門(mén)編程語(yǔ)言去輔助你做大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。我建議學(xué)習(xí)Java，現(xiàn)在Java培訓(xùn)機(jī)構(gòu)很多，網(wǎng)上的視頻文章等學(xué)習(xí)資源也很多，而且大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)棧中有相當(dāng)一部分也是Java開(kāi)發(fā)的，所以懂Java對(duì)于你學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)有很大的幫助。

3.如果你有Java基礎(chǔ)，或者通過(guò)學(xué)習(xí)已經(jīng)掌握了JavaWeb相關(guān)的技術(shù)，例如數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，JQuery，Spring等，就可以開(kāi)始接觸大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)了。這一階段需要學(xué)習(xí)的知識(shí)很多，批處理框架Hadoop，分布式文件管理系統(tǒng)HDFS，流式計(jì)算框架Spark，交互式框架Hive等，另外你還需要惡補(bǔ)一些數(shù)學(xué)知識(shí)，如概率論，離散數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等。

4.實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，理論知識(shí)充足時(shí)候一定要實(shí)踐，記住，實(shí)踐非常重要，最好結(jié)合身邊的應(yīng)用場(chǎng)景，做一到兩個(gè)大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目，跟隨著項(xiàng)目，你才能以最快的速度成長(zhǎng)。

5.不斷地學(xué)習(xí)新的知識(shí)技術(shù)，多去拜讀大數(shù)據(jù)相關(guān)的論文，其實(shí)到大數(shù)據(jù)層面，更多的是解決問(wèn)題的思路而不是解決問(wèn)題的辦法。

6.堅(jiān)持，湊個(gè)偶數(shù)。

額，感覺(jué)你的問(wèn)題問(wèn)的有點(diǎn)泛。目前我也在學(xué)大數(shù)據(jù)，個(gè)人建議可以從以下幾個(gè)步驟開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。第一、先學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，基礎(chǔ)知識(shí)包括java se，Linux，數(shù)據(jù)庫(kù)之類(lèi)的。第二、學(xué)習(xí)Hadoop，Spark，Yarn，MapReduce之類(lèi)的，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理架構(gòu)。第三、開(kāi)始做點(diǎn)稍微有含金量的項(xiàng)目之類(lèi)的。這僅僅是個(gè)人的感覺(jué)，由于目前我也在學(xué)習(xí)階段，回答的可能有欠缺，歡迎各路大佬批評(píng)指正。

可以從實(shí)際用途出發(fā)。

先問(wèn)自己，為什么要學(xué)大數(shù)據(jù)，希望找一份怎樣的工作，大數(shù)據(jù)與現(xiàn)在學(xué)習(xí)的專業(yè)間是否可以建立起關(guān)聯(lián)？

然后以終點(diǎn)為起點(diǎn)，朝著目標(biāo)，分析一下需要哪塊大數(shù)據(jù)技能？大數(shù)據(jù)內(nèi)容和方向都很多，要從目標(biāo)倒推，選擇你需要的部分。

最后，全網(wǎng)搜索網(wǎng)課，然后試聽(tīng)，滿意的話就可以報(bào)名學(xué)習(xí)啦！

現(xiàn)在信息資源那么豐富，用心學(xué)習(xí)肯定能進(jìn)步很快，加油！

你好，很高興回答你的問(wèn)題。

很多萌新會(huì)問(wèn)：大數(shù)據(jù)好學(xué)嗎？大數(shù)據(jù)好就業(yè)嗎？其實(shí)啊，在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的過(guò)程中，重要的一點(diǎn)是我們要找準(zhǔn)自己的定位。學(xué)好大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)，自然能夠有一個(gè)非常不錯(cuò)的工作。在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過(guò)程中，你需要注意以下幾點(diǎn)：

首先，你要了解一下自己的實(shí)際能力水平，比如零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)從自學(xué)角度來(lái)看是完全不可行的。然后從容應(yīng)對(duì)以后的學(xué)習(xí)途徑。在學(xué)習(xí)中需要更加明白你的目標(biāo)，你邁向下一步的步伐，在大方向確定后再具體到小細(xì)節(jié)，不能有絲毫的馬虎。

其次，你需要了解如今的市場(chǎng)行情，需要掌握什么技能才能找到一份大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的工作，現(xiàn)在公司需要什么人才，將自己的技能與企業(yè)需求匹配，這個(gè)就是你學(xué)習(xí)的一個(gè)方向。

重要的是，你要確定自己的學(xué)習(xí)方式。如果你想系統(tǒng)學(xué)習(xí)，可以跟著老師的進(jìn)度，但也要有自己的計(jì)劃，一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)規(guī)劃會(huì)讓你的學(xué)習(xí)更加有序進(jìn)行。

總結(jié)一下就是，你要知道自己每天學(xué)習(xí)什么，很多大數(shù)據(jù)小白在入門(mén)階段的時(shí)候，興致勃勃，但三分鐘熱度一過(guò)，或者遇到了非常棘手的難題，學(xué)著學(xué)著就放棄了，或者是明明在學(xué)習(xí)，但是一段時(shí)間以后根本不知道自己在學(xué)習(xí)什么，這樣非常迷茫一點(diǎn)計(jì)劃沒(méi)有，肯定是學(xué)不會(huì)大數(shù)據(jù)的，所以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要擺正好心態(tài)，有耐心細(xì)心一點(diǎn)，要清楚地知道自己每天在學(xué)習(xí)什么。

如果你認(rèn)準(zhǔn)了想要在大數(shù)據(jù)行業(yè)進(jìn)行發(fā)展，也為了以后能有個(gè)高薪工作，有一個(gè)好的發(fā)展方向，且對(duì)自己樹(shù)立良好的自信心的話，建議可以選擇一個(gè)靠譜的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，努力就會(huì)有收獲哦！

我現(xiàn)在學(xué)習(xí)的南京安德門(mén)的中博開(kāi)設(shè)了北美大數(shù)據(jù)班，前幾天出來(lái)了就業(yè)喜報(bào)，平均薪資都在10k+，有興趣的朋友可以來(lái)看看了解下，當(dāng)然了，合不合適還是看自己。