大家不要把這傻孩子帶進溝裡了。學好大資料需要聰明加努力，才可以零基礎學好它。智商不行絕對不行，不努力也一定不行。想想高深的數學是基礎，飛速發展的資訊科技是工具。要掌握它容易嗎？

隨著大資料應用的逐漸落地，很多人都想從事大資料方面的工作，這其中自然就有很多非大資料相關專業（數學、計算機、統計學）的從業者，那麼大資料到底能不能從零基礎開始學呢？答案是肯定的，但是也要根據自身的知識結構來選擇大資料的學習方向。

大資料技術體系在2016年的時候已經趨於成熟，目前正處在落地應用的階段，大資料的細分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識結構。大資料的崗位集中在資料採集、整理、儲存、分析和呈現幾個方面，相對來說資料整理更容易上手一些，也比較適合基礎比較薄弱人，另外資料呈現也比較適合作為入門階段的學習內容。

對於資料整理和資料呈現兩個崗位的從業者來說，需要重點掌握兩方面的技術，分別是資料庫和程式語言，通常情況下都是從Mysql和Python開始學起。資料整理需要使用大量的Sql語句，透過反覆的梳理最終整理出一個規範的格式，而資料呈現則需要透過Python來完成，當然一些規範化的輸出也可以採用各種BI工具來完成。

如果做資料儲存和資料分析的工作，那麼就需要一定的基礎了，這個基礎就是計算機基礎、數學基礎和統計學基礎，這三個學科共同組成了大資料的研發基礎。當然，如果從計算機基礎開始學起也是可以的，只是這個過程可能比較漫長，對於職場人來說一定要慎重選擇。

大資料開發需要學習的內容比較多，而且也有一定的難度，所以大資料開發不算好學，但是如果有大塊的時間和系統的學習計劃，也是可以入門大資料開發的。通常情況下，大資料開發需要掌握幾個大塊的內容，包括程式語言、演算法、大資料平臺以及與平臺關聯的各種工具。另外，大資料的應用和場景有密切的關係，所以要想真正提高大資料開發能力，一定要有實際的專案做依託。

如果有大資料方面的問題，也可以諮詢我。

大資料技術含量很高，需要掌握的東西很多，當然不是那麼輕易就能夠學好的大資料優秀的人才待遇非常好，高薪也不是白來的，得付出努力。

現在各地的IT培訓都看好大資料，人工智慧等方向作為自己的專業來開設，但是真正能夠教的了的寥寥無幾。建議你去更優秀的城市，看一看。培訓機構要多看多對比，千萬別瞎蒙一個就去。這樣很容易遇到坑的。

隨著計算機和網際網路技術的發展與普及，人們對大資料日益關心和重視，大資料技術也得到前所未有的研發和升級。

想做大資料開發的朋友，是一定要至少精通一門高階語言的。做大資料開發的一般在行業內叫做大資料工程師。你想，工程師是什麼?是不是設計和構建房屋建築的人?那將其概念嫁接大資料行業，就是指專門運用程式語言實現資料平臺和資料管道開發，具備計算機程式設計能力的人。

零基礎能參加大資料開發學習嗎？

大資料開發工程師在大資料行業屬於高精尖人才，他們必須具備高強的資料語言程式設計能力，同時還要諳熟於大資料的內在需求，和其他部門協調合作。所以說，各大企業對大資料開發工程師的能力要求是很高的，這就需要你潛心學習，打牢基礎，才能在多變的工作環境中，以不變應萬變。

大資料開發要怎麼學

正是由於大資料開發的業務要求高，如果你有過做幾年Java經驗的人，想轉行做大資料就比較容易。但如果你是零基礎，建議你報個學習班。大資料開發工程師的人才需求量很大，又是妥妥的高薪階層。由於國內只有很少的高等院校設定了大資料相關專業，在競爭壓力如此巨大的社會中，不少高校畢業生都面臨著就業危機。如何才能擺脫危機?我們需要攻其軟肋，在人才極度匱乏的大資料行業找工作。

大資料開發相比於資料分析和挖掘來說，對程式設計基礎要高一些，對於零基礎學員也會比較困難。然，有道是“有志者事竟成”，用心學習大資料開發，每個人都會有所收穫。

大資料開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間;然後進入大資料技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

首先，讓我們來了解一下，大資料需要學習哪些技術?

1、Java——Java可以編寫桌面應用程式、Web應用程式、分散式系統和嵌入式系統應用程式，是大資料學習的基礎;

2、Linux——大資料開發通常在Linux環境下進行;

3、Hadoop——分散式系統基礎架構，使用者可以充分利用叢集的威力進行高速運算和儲存;

4、Avro與Protobuf——資料序列化系統，可以提供豐富的資料結構型別;

5、HBase——分散式的、面向列的開源資料庫，是一個適合於非結構化資料儲存的資料庫;

6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要元件;

7、Hive——基於Hadoop的一個數據倉庫工具 ;

8、phoenix——用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎;

9、Redis——key-value儲存系統;

10、Flume——高可用、高可靠、分散式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統;

11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架;

12、Kafka——一種高吞吐量的分散式釋出訂閱訊息系統;

13、Spark——專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎 ;

14、Scala——大資料開發重要框架的程式語言;

15、Azkaban——可完成大資料流任務排程;

16、Python與資料分析——可用於資料採集、資料分析以及資料視覺化;

對於沒有基礎的人來說，學大資料難嗎?

如果是計算機專業的學生，學大資料相對來說還是有一定基礎的，會比非計算機專業的人士好很多。由於現在各大高校幾乎沒有大資料專業，想學大資料的話，到計算機培訓機構學習效果會更好。而沒有任何計算機相關基礎的，想要學習大資料，難度還是很高的。因為培訓機構的培訓學習期一般都是4-6個月，要想在這短短的時間內學有所成，要付出的努力肯定要比別人多非常多!一旦在學習中有怠慢心理，那麼培訓結束後的學習成果肯定會比別人差很多。

當然，除了個人的努力之外，選擇好的培訓機構也是十分重要的，這決定了你在這段時間內的學習是否有效、有用。建議在選擇培訓機構時，一定要多方面瞭解該培訓機構的資質，不要隨意聽信宣傳而導致誤選，畢竟學習成本高，只有真正學到知識了，花費才是值得的。

大資料不太好學，但是現在有很多培訓學校呀，都是從零基礎教起的，我一開始就是沒有基礎開始學的大資料，只能說比別人有基礎的要更加努力辛苦點吧，最後在培訓學校學了差不多半年吧，也找到了個挺好的工作，工資一萬多。