我一邊上班一邊學習大資料，像這種情況，目前在考慮線上學習，有啥好建議？

首先，你要知道什麼是大資料？大資料有什麼樣的用途？然後你要看你說的線上學習是什麼級別的。就我的瞭解，現在除了極少數的211和985學校有一些真正意義上的大資料的研究和應用機構，並開設有大資料的專業，目前還處於摸索和實踐階段。線上教育還很難教授一些有實戰意義的大資料課程。

1. 大資料是一個IT術語。

你要知道IT很廣泛的。當你問一個小夥子做什麼的，他告訴你做IT的，那麼你馬上想到晶片開放，自動控制技術軟體設計，你很難想到他就是組裝電腦的，甚至更不會想到他就是賣電腦或者二手硬碟。

那麼，你問一個人做什麼的，回答是大資料，你可能想到航天飛行資料處理，世界疫情監測管理，人口質量與教育手段的分級設計，也可能他就是拿一個體溫槍在村口測試過往人員的提問的。測量提問就是我們國際正在進行的新冠防疫最前端的資料採集。

因此，我們可能學了半天就是賣二手硬碟和測試體溫中的操作員。

2. 大資料的幾個大的內容。

大資料主要分為資料採集，資料管理，資料分析，資料應用等，如果是因為你的工作需要大資料支援，這樣選修一下大資料是不錯的，可以用自己工作的內容為學習增加一些實戰。如果僅僅是愛好，就停留在愛好就足夠了，買幾本書翻一下就夠。

因為這幾個大的內容或者步驟要完全掌握或者掌握一部分，靠自學和線上學習都很難達到最基本的要求，就好像要學習海軍，去申請的是蒙古。那裡連海都沒有，他能教你海上作戰！

大資料有個最基本的服務環境，就是雲技術，在線上要學習雲技術還是有一點難度的，特別是管理與應用。

3. 大資料的採集。

大資料的採集需要有軟體來支援，如果你熟悉APP或者資料平臺以及軟體開發，你可以就選資料收集，

政府、通訊，零售、高校以及社會統計等部門為線下資料採集單位。

如果你會開發軟體，就可以研究資訊的入口，比如：桌面APP或者，一個正在上班的人，不建議你學軟體技術，關鍵是沒有必要。

4. 大資料的管理。

大資料的管理非常複雜，首先雲技術伺服器需要恆溫和環境比較幽靜的地方。

那麼，如果你要學，就讓他知道很多地方就沒有人學，很多大型企業都把伺服器放在貴州一個四季如春的地方。

大資料的管理你至少要看過很多不同的資料庫的管理以及硬碟的使用等。資料分析和資料應用就更難了，大資料應用就更難了。

綜上所述，學習大資料好處是很多的，但是目前應該具備這些基本的學習環境與實踐都沒有搞好等網路教學，是很難承擔教學教學計劃的。也不排除有好的線上課程，拿當然可以學。

作為一名IT從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，對於當前很多行業領域的職場人來說，學習一定的大資料知識是有必要的，隨著大資料技術的落地應用，職場人掌握大資料相關技術不僅會拓展自身的能力邊界，同時也會促進自身的崗位升級。

不同行業領域的職場人在學習大資料的時候往往需要有不同的方向選擇，比如對於IT行業的程式設計師來說，學習大資料開發技術往往更適合一些，而對於傳統行業的從業者來說，學習大資料分析技術往往更有意義。

大資料技術的學習完全可以透過線上學習的方式來入門，以大資料分析方向為例，在學習的過程中，可以按照以下三個階段來組織學習計劃：

第一：程式語言知識。不論是學習大資料開發還是大資料分析，都需要具有一個紮實的程式設計基礎，目前Python語言在大資料領域的應用比較普遍，而且Python語言簡單易學，初學者完全可以透過自學來掌握Python語言的基本語法。

第二：演算法設計。大資料分析對於演算法知識的要求是相對比較高的，即使不從事專業的演算法設計崗位，也需要掌握一些常見演算法的應用。在學習完基本的Python程式設計之後，可以接著學習機器學習知識，機器學習是大資料分析的兩種常見方式之一。

第三：大資料平臺。大資料平臺是學習大資料技術的重要環節，大資料平臺往往是大資料生態的核心內容，掌握大資料平臺可以從開源大資料平臺開始，比如Hadoop、Spark就是不錯的選擇。由於大資料平臺的內容比較多，所以學習大資料平臺並不建議在脫離實踐場景的情況下學習，最好能夠一邊使用、一邊學習。

目前來說，在職學習大資料的話，首先建議評估自己的學習能力以及自律能力，這兩項能力對於學習一門新的技術來說，是尤其重要的。尤其是，千萬不要高估自己的自律能力，能堅持才是是否能學成的關鍵。

尤其是對於大資料這樣一個比較新的技術領域，如果本身沒有程式設計相關的基礎，學起來是有相應難度的。既然打算學大資料，本身來說也是看好這一行的發展，但是如果沒有相關基礎打底，一定要先做好心理準備。

考慮線上學習的話，可以選擇一套比較系統的課程，沒有基礎就要從Java開始學起，Java是大資料開發的主力語言，主要學Java SE部分，然後從Java進入到主流大資料技術框架的學習，大致的學習路線可以參考——