大資料是我的主要研究方向之一，目前也在帶大資料方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，在當前的大資料時代背景下，學習大資料知識是有必要的，而且隨著大資料技術逐漸普及到傳統行業，未來大量的職場人都需要具備一定的大資料知識，比如資料分析、資料採集、資料呈現知識等等。

學習大資料知識要結合自身的發展規劃以及所處的行業，如果未來要從事專業的大資料相關工作崗位，比如大資料平臺研發、大資料應用開發、大資料分析、大資料運維等崗位，那麼需要有一個系統的學習過程，同時對於學習者的數學基礎、統計學基礎和計算機基礎都有一定的要求。

如果學習者處在傳統行業領域，學習大資料知識主要為了解決工作崗位上的相關任務，進行一些常規的資料分析，那麼這個學習過程會相對容易一些，可以從基本的資料分析工具開始學起，進而學習資料庫知識和程式語言知識。通常來說，行業領域的資料分析任務往往與行業背景有密切的關係，具體的資料分析過程往往並不複雜，當然這也與資料採集的渠道以及資料自身的維度有密切的關係。

對於具備一定計算機基礎的人來說，如果想學習大資料知識，完全可以自學，一方面原因是目前大資料技術已經趨於成熟，已經形成了一個比較完整的技術體系，學習起來會有一個清晰的學習路線，另一方面原因是目前大資料領域已經有了眾多案例可以參考，學習起來也會相對容易一些。

最後，如果未來要從事專業的大資料研發，建議讀一下大資料方向的研究生。

如果說，你是一個小白，什麼也不懂，我覺得你可以報個班入個門啥的。

但是你要是已經有一定的基礎，那我覺得報班其實沒有很大的必要，可以自己多去網上找找你想學的內容學習就好。

還有一種你可以去報班的情況就是，你覺得你的學習能力實在是很差，自己自學效率很低，也可以考慮報個班，但是千萬不要對報班抱有很大的憧憬，以為報了一個班就啥都可以了，到最後你能走到哪一步最終還得看你自己，報班也就是把你領進一個門而已。

從個人經歷來說，學習大資料完全沒有報班學習的必要性。

為什麼呢？

0，學習班的老師質量良莠不齊，我所知道好多培訓班老師都不是正規科班出身，都是做過幾年專案，然後拿著程式碼出來忽悠（並不全是，但基本都是。俗話說面由心生，如果你試聽輔導班老師上課，老師有大學老教授的年齡和麵相氣質，那就絕對值得報班學習。 我相信你見到的輔導班老師基本都是比你還年輕，看著比你還嫩的人）。

1，任何IT知識的學習無外乎這幾個階段：基礎概念入門階段、學習相關程式語言階段、方向性課程學習和不斷的專案試錯實戰總結階段。 首先你必須瞭解你處在哪個階段？如果是入門階段，可以報班，其實從網路上自學效率更高。如果是其他幾個階段，報班沒有任何意義。

學習大資料這四個階段都學習哪些內容呢？

0，基礎概念入門階段：學習大資料的來龍去脈、什麼是大資料、大資料專業術語、大資料包括哪些內容、大資料都要學習哪些內容、大資料的應用領域等。

1，學習相關程式語言階段：一定要掌握一門計算機程式語言，這是後期深入學習所必須的。語言可以觸類旁通，學習了一個再學習其他的語言都會水到渠成，建議學習java 或c++。

2，方向性課程學習階段：學習一些行業大資料，hadoop,spark體系、storm開發等等。

3，不斷的專案試錯實戰總結階段：任何的學習最後都要落到實踐上。如果沒有大量的實踐，學習不會深入，學的只會是皮毛。最佳的學習方式是：邊學習、邊在工作學習中實踐、透過實踐發現問題、帶著問題再深入學習、學習完成後不斷處理新問題、再不斷學習。學習學習，就是這麼邊學邊練習。