JAVA是最接近C/C++的高階語言，同樣，JAVA也可以用於大資料的基礎語言！在於它的語言特性，易維護，開發成本低，跨平臺，效能堪比C++，還有很多大資料的中介軟體由JAVA開發的，比如Hadoop, kafka, map-reduce等等！熟練這些中介軟體的應用，會使用其完成開發，基本上算是完成大資料應用的一部分了！真正地，JAVA在大資料也有著半壁江山！

另外，精通JAVA的人，對計算機作業系統，資料結構也不會陌生，而這恰恰對大資料的理解和開發很有幫助！

答案是肯定的，有數學和程式語言基礎完全可以往大資料工程師方向發展。

大資料是一個典型的交叉學科，大資料的基礎部分主要有三部分組成，分別是計算機、數學和統計學，同時輔助社會學、經濟學、醫學、交通、教育等專業的內容，可以說大資料的內容還是比較多的，同時也有一定的難度。

作為大資料工程師來說，主要以平臺開發為主，需要掌握的以下幾方面內容：

第一，大資料平臺的搭建。目前普遍採用的大資料平臺是Hadoop和Spark，所以首先要掌握如何搭建大資料平臺，能自主搭建一個分散式的叢集，這是開始大資料開發的第一步。

第二，掌握程式語言。目前在Hadoop平臺下可以使用Java、Python等程式語言，在Spark平臺下使用Scala語言比較普遍。如果有Java語言基礎，對於從事大資料開發來說還是比較方便的，很多大資料工程師早期都是從事Java程式設計的程式設計師。

第三，演算法設計與實現。大資料的核心在於資料的價值化，資料價值化的核心在於資料分析，資料分析的核心在於演算法的設計與實現。所以，學習大資料要有紮實的數學基礎，資料分析說到底就是演算法問題。

對於初學者來說，具備數學基礎和Java語言基礎，在學習大資料的時候會比較方便，但是學習大資料總的來說是一個漫長的過程。我不建議在脫離專案的情況下學習大資料，建議一邊使用一邊學習，這樣能更系統的學習大資料，也能一步一步深入的學習。

大資料目前的應用多以場景分析為主，未來大資料的應用也會呈現多樣化，包括為智慧體提供資料支撐服務等。總之，未來大資料的發展空間會非常大，現在選擇學習大資料符合時代發展的要求，是一個不錯的選擇。

如果有大資料方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以諮詢我。