假設你數學統計啥的都不在話下，資料建模什麼的也是駕輕就熟。或者都不懂！那麼什麼是大資料？狹義就是一堆資料，去分析。廣義的，或者你能幹的就是寫爬蟲，寫介面。再細點講，就是學了python，再學點爬蟲技術。基本就夠了！那麼，能找工作了？你可以試試！

5500學程式設計，學到就業滿意！

轉行大資料要看你之前所從事的行業和工作是什麼？如果此前你從未接觸過大資料分析和大資料探勘的工作的話，那麼接觸起來，即使透過自學或者系統性的培訓都需要一段時間短則60天，長則半年，還得看你在這個領域的接受能力以及你對這個知識的吸收過程看看是否能趕得上這個進度。

就普遍情況，自學需要很好的毅力堅持下去。目前學習資料還是很容易獲得的，可以直接到一些學習軟體參加免費的課程，也能得到系統的學習，自學當然省錢。缺點在於，很需要毅力和自覺性。這點做不到學習進度是無法保證的，可能學個一年都沒成型。還有一個劣勢，沒法立即獲得反饋，但問題不大，可以直接在課程下面提問，很多課程是可以提問的，也可以在論壇提問，在這裡提問，或者關注我發私信，我看到也會回覆。

看一下大資料知識體系【不是勸退】

上面的不是全都學，某幾個技術比較熟練就可以工作了。但知識細節也非常多，看一下別人家的課程大綱，繼續瞭解學啥。（在學大資料之前一般會學習一門程式語言打打基礎）

學完這些一般只是入門水平而已，不要盲目聽信培訓機構說的幾萬幾萬的高工資，那需要學習的非常好才行。優秀的人在哪都行，跟培訓機構無關，高工資跟培訓機構更沒關係，培訓是途徑，是引導，不能讓你內功深厚，真正產生質變的還要靠自身的能力和素質。

除了程式設計技術本身，其他網友所說的統計學，數學分析，線性代數等知識，演算法知識都是和大資料相關的，可以說是內功的一部分，要想幹好大資料工作，自己的資料分析能力，資料敏感性也都需要一些訓練，路漫漫其修遠兮，擼起袖子加油幹。

這個影片是關於“大資料的職業和培訓課程”大資料有一些工作定義，但對我而言，最簡單的是資料集如此龐大和複雜，以至於很難或不可能處理它們使用傳統的資料庫管理應用 當然，該術語可能適用於不同的組織。對於規模較小的公司而言，首次面對數百GB的資料可能會引發探索新工具的需求。產生大量交易資料的其他公司，如UPS，在它們達到數十或數百TB之前不會退縮現有的工具集。對於想要開始學習大資料的新手來說，有一些提示：1。從基礎開始：如果你正在尋找建立大資料的職業，你可以從發展核心能力開始，如好奇心，敏捷性，統計流暢性，研究，科學嚴謹性和懷疑性。您必須決定資料調查的哪個方面（資料爭論，管理，探索性分析，預測）您正在尋求獲取。學習大資料的第一步是培養對程式語言的基本熟悉程度。2.程式語言的經驗：首先透過構建Java，C ++，Pig Latin和HiveQL等程式語言的知識來開發基礎資料素養和分析思維。找出您希望應用資料分析技能的位置，以描述，預測和告知營銷，人力資源，財務和運營等特定領域的業務決策。3. Hadoop的專業知識：如果您希望成為一名高效能資料軟體工程師，那麼開發有關Hadoop Map-Reduce和Java的知識至關重要。你在找什麼？如果您正在尋找職業轉換到大資料，那麼首先要開發使用Hadoop所需的技能。全面瞭解Hadoop需要大規模分散式系統的經驗和程式語言的知識。5.資料分析技能：如果您想學習基礎知識並希望深入瞭解大資料的各個方面，那麼Apache庫提供的資源材料非常有用。Apache提供的Hadoop程式是一個開源軟體，用於可靠，可擴充套件的分散式計算。提供的其他一些程式是HBase Hive，Mahout，Pig ZooKeeper。6.線上課程：大資料領域還很年輕，為了獲得大資料方面的全面專業知識，學習和磨練與該主題相關的技能非常重要。根據您希望獲得的技能組合確定課程。只需花費一些時間和精力，您就可以透過這些免費的線上課程來學習大資料。大資料的應用大資料包括涉及如此大型資料集的問題以及需要複雜連線點的解決方案。你到處都可以看到這樣的東西。1. Quora和Facebook使用大資料工具來了解您的更多資訊，併為您提供理論上應該感興趣的Feed。飼料不感興趣的事實應該表明問題有多嚴重。信用卡公司分析數以百萬計的交易以發現欺詐模式。3。在國防，零售，基因組學，製藥，醫療https://acadgild.com