到招聘網站上看看大資料的要求，做個清晰的目標。比如大一掌握網路，大二掌握hadoop，大三掌握hive hbase，一步一個腳印。需要學的東西很多，越學越發現不會的東西很多，需要學的東西很多。不浪費時間，好好學習，還是能學不少東西的。另外就是大資料一般需要多臺機器，可以買個配置好的機器做兩個虛擬機器，要麼就是買基礎班的雲伺服器。

大資料方向是一個不錯的選擇，目前正處在大資料時代背景下，隨著大資料的逐漸落地，未來在大資料領域會釋放出大量的工作崗位。作為大一的學生來說，應該在大學期間做好以下幾件事：

第一：學好大資料基礎知識。大資料的基礎知識包括三方面內容，分別是數學、計算機和統計學，這三個學科也是構成大資料的主幹學科。數學不僅是大資料的基礎，也是整個計算機領域的重要基礎，一定要認真學習。基礎知識的學習重點是認真聽課並完成相關的課後作業，軟體工程專業的基礎課是比較完善的。

第二：系統學習大資料技術。系統學習大資料技術包括完成規定課程以及結合自主學習兩個部分，從大資料概念入手逐步展開對大資料的認知過程。大資料技術的學習過程可以按照程式語言（Python等）、大資料平臺（Hadoop、Spark）、大資料開發、大資料分析幾個步驟展開。目前採用Python做大資料開發和分析是比較常見的選擇，未來使用Python做機器學習也比較方便，所以建議從Python開始學起。學習Python要結合幾個比較常見的庫，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas、Sympy等幾個常見庫。看兩個Scipy的小例子：

第三：多動手操作。大資料的學習一定要結合實驗進行，軟體工程專業本身比較注重實踐能力的培養，但是對於大資料方向的學生來說，如果能參與到實際的案例會更好。如果沒有資料來源可以使用Python開發一個爬蟲，這也是學習大資料過程中一個解決資料來源的常見方案。

最後，對於學習大資料的學生來說，如果條件允許的情況下，最好讀一下研究生。

大資料其實出來沒有多久的時間，現在很多大學裡面為了招生誕生出大資料呀。安卓也。甚至還有java專業的。我是做培訓的，每年也有大學的老師暑假來這邊充電一下，然後回去給上課，對於大資料其實很多老師是沒啥概念的，比如我上大學學的是電子商務專業，畢業之後你會發現老師也不知道電子商務是啥；老師就是按照學校的要求按時簽到上課就行了。

同學現在在學校學習的，其實不必過分的一將來的工作為主，因為你學的這個算是IT行業變化太快了，你畢業的時候是啥情況是無法預料的話，我給你一下幾點建議參考

1 學好英語，（這裡說的不是過四六級） ， 學到你拿到一篇英語文章，基本能理解意思，能看到為準，當然如果你聽 寫 讀。說都很好，那是最好不過的了。我們對英語的理解太淺，之前一直是1以考試為準，等你認真學了，你絕對會有不一樣的視野，你會發現英語不是翻譯和考試那點事。

2 文化課學好，比如數學啦，這個不是需要每一個都像高中數學那麼精通，但是起碼也是需要掌握40%，這個對你將來從事工作絕對是有好處的。

3 回到專業上面， 同學你學的這個專業 會學習很多的語言 像現在學校基本都會開 java。C 等等其他的，還有 資料庫 資料結構。甚至有的學校還有硬體方面的。

建議你可以這樣學習 ，選擇一門語言深入學習，比如你選擇學習java ， 你會發現 資料庫和資料結構等等都會在這個語言裡面得到真正的具體使用；其他的語言基本考試透過就可以了，不要話很多精力，大學開設的語言多，但是講的基本都是皮毛，你每一門語言都學的話，基本就是學每一門語言的語法去了，最後你發現她們都差不多。

瞭解大資料的三大方向10大崗位，然後選擇適合自己的方向與崗位，然後再鎖定目前哪些企業在做這些專案，本著後期就業為結果

大資料方向其實是個噱頭，本科期間重要的是打好基礎，邏輯思維能力加強，特別是數學一定要學好。多動手，最好能參與實際專案開發。至於大資料，本科的大資料基本以應用為主，找流行的技術框架參考書就應該沒問題的。

3.師傅領進門，修行靠個人。大學只是大大的學，學做人，要想學到真功夫還得自己多琢磨，有強有力的執行力。

最後希望同學好好把握四年光陰，學有所成。