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该如何学习大数据知识？
本人工作以来一直在大数据领域深耕，对于大数据的入门者有少许的建议。大数据领域的工作方向主要分为以下几类:
1.计算平台方向
2.数据处理方向
3.数据分析方向
目前大部分公司的子部门也基本按这些进行细分，上述各个领域的侧重点也不一样。
1.计算平台方向。自从07年hadoop技术横空出世以后，使得廉价的机器也能部署成分布式计算环境，所以这块技术主要围绕着hadoop生态。这个需要学习hdfs分布式文件，hbase或hive分布式数据库技术，spark或者flink等分布式计算技术，zookeeper等分布式协调技术等。根据个人喜好可以侧重底层技术的优化及维护，或者基于这些技术的应用开发。
2.数据处理方向，大致是指ETL工程师。该职位主要是加工处理各个数据源的数据，包括日志收集的、业务库产生的等。根据这些数据供其他工种的同学进行使用，比如产生各种报表，或者拿来给算法做训练。这一块侧重sql技术或者python技术，他们更侧重于对业务的理解，技术相对弱化一点。
3.数据分析方向。这块的岗位主要是数据分析师，实际中使用比较多的是sql和excel。如果把业务比喻成人，数据就是血液，而数据分析师就是通过血液进行人体症状判断的医生。很多时候数据分析师比业务方还懂业务，他们需要分析业务的痛点，通过分析数据寻找解决方案。这块需要很强的逻辑分析能力和沟通能力。
4.算法工程师。这个基本上处于大数据食物链顶端的工种。他们需要精通高数、高代、概率论与统计等等数据基础，同时需要掌握python或scala至少一门语言，需要掌握机器学习或深度学习的知识。门槛相对其他工种稍高一点。基础的算法工程师一般调用算法开发包进行业务开发，同时进行参数调优。高级的算法工程师需要看论文自己实现算法，或者根据业务情况优化数学公式。如果想从事这块，你需要很扎实的数学基础，并且要热爱数学才能持之以恒坚持下去。
听提问，第一感觉是把编程和大数据两个概念弄混淆了。首先需要指出的是：大数据是一个抽象的互联网概念，用一句简单的话来将就是从海量数据中挖掘有价值的数据信息，从而为正确的商业决策提供充分的依据。大数据涵盖的知识面非常广泛，它大致包括统计概率学、数据分析、数据挖掘、数据可视化、机器学习和算法这几大模块知识。个人认为统计概率学是大数据的基础，大数据的核心是算法，而算法的核心思想来源于统计概率学，像神经网络学、二叉树算法、推荐算法、贝叶斯等等，说白了都属于统计学的方差。个人建议，自学大数据先从统计概率基础学习，之后学习数据挖掘和数据处理，这两项和编程密切相关，计算机专业的人应该会很具备优势、然后选择一两个热门的数据处理品平台如Hadoop、Spark重点学习。算法是关键，自始自终不能放弃对算法的学习。
你好，很高兴回答你的问题。
很多萌新会问：大数据好学吗？大数据好就业吗？其实啊，在学习大数据的过程中，重要的一点是我们要找准自己的定位。学好大数据开发技术，自然能够有一个非常不错的工作。在大数据学习过程中，你需要注意以下几点：
首先，你要了解一下自己的实际能力水平，比如零基础学习大数据从自学角度来看是完全不可行的。然后从容应对以后的学习途径。在学习中需要更加明白你的目标，你迈向下一步的步伐，在大方向确定后再具体到小细节，不能有丝毫的马虎。
其次，你需要了解如今的市场行情，需要掌握什么技能才能找到一份大数据开发的工作，现在公司需要什么人才，将自己的技能与企业需求匹配，这个就是你学习的一个方向。
重要的是，你要确定自己的学习方式。如果你想系统学习，可以跟着老师的进度，但也要有自己的[_a***_]，一个系统的学习规划会让你的学习更加有序进行。
总结一下就是，你要知道自己每天学习什么，很多大数据小白在入门阶段的时候，兴致勃勃，但三分钟热度一过，或者遇到了非常棘手的难题，学着学着就放弃了，或者是明明在学习，但是一段时间以后根本不知道自己在学习什么，这样非常迷茫一点***没有，肯定是学不会大数据的，所以学习大数据要摆正好心态，有耐心细心一点，要清楚地知道自己每天在学习什么。
如果你认准了想要在大数据行业进行发展，也为了以后能有个高薪工作，有一个好的发展方向，且对自己树立良好的自信心的话，建议可以选择一个靠谱的培训机构进行系统学习，努力就会有收获哦！
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