對於現在如此火爆的大資料行業，學習的人可謂的再逐年的增加，大家都有一個共同的目標，那就是想要在大資料行業中找一份不錯的工作，但是對於很多人來說大資料是比較陌生的，對於如何進入大資料行業，大資料應該怎麼去學習都是目前需要了解的。

對於這樣的問題，我們首先要確定的就是大資料學習有什麼要的一些要求，滿足什麼樣的要求才可以進行學習。

大資料做為一門程式語言，而且還是比較難學的一門學科，其要求還是比較高的，想要學習大資料技術的人員，一般情況下要滿足倆個方面的要求，一個是學歷方面要是本科及以上的學歷，一個是邏輯思維能力要好，只要這倆個條件滿足學習大資料技術就沒什麼問題。

當然，對於有一定程式設計工作經驗的大專學歷的人員，最好是Java相關工作經驗的，學習大資料也是可以的。

1、首先，就是確定自己是否適合學習大資料，是否達到學習要求；

2、找一個靠譜的大資料培訓機構進行學習，如果學習能力強的也可以找一套好的學習資料進行自學；

3、就是要通過自己的努力，堅持不懈的去進行學習。

　　大資料從入門到精通，一套專業的學習路線是必不可少的，尤其是對於想要自學的同學來說，這個至關重要。個人也整理了一套大資料學習路線，如果你是從零基礎開始的同學，可以作為自己的學習參考。

　　大資料學習路線圖是分為五個大的階段的，學習時間不確定，要看自己的學習能力和集中學習的精力。

　　需要掌握的技術知識：

　　Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字串、Java陣列與類和物件、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多執行緒、Swing程式與集合類

　　(2) HTML、CSS與JavaScript

　　PC端網站佈局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生JavaScript互動功能開發、Ajax非同步互動、jQuery應用

　　資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

　　階段二：linux基礎和Hadoop生態系統。

　　本階段的linux也是基礎課程，幫大家進入大資料領域，以便更好地學習Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、 kvm、openstack等眾多課程。因為企業中無一例外的是使用 Linux來搭建或部署專案。

　　Hadoop生態系統的課程，對HDFS體系結構和shell以及java操作詳細剖析，從知曉原理到開發網盤的專案，讓大家打好學習大資料的基礎。

　　需要掌握的技術知識：

　　Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分散式資料庫Hbase、資料倉庫Hive、資料遷移工具Sqoop、Flume分散式日誌框架

　　階段三：分散式計算框架和Spark&Strom生態體系

　　Spark大資料處理本部分內容全面涵蓋了 Spark生態系統的概述及其程式設計模型,深入核心的研究,。不僅面向專案開發人員,甚至對於研究 Spark的學員,此部分都是非常有學習指引意義的課程。

　　需要掌握的技術知識：

　　(1)分散式計算框架

　　Python程式語言、Scala程式語言、Spark大資料處理、Spark—Streaming大資料處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統(某一線公司真實專案)、實戰二：新浪網

　　(2)storm技術架構體系

　　Storm原理與基礎、訊息佇列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統專案、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

　　階段四：專案練習其實是穿插課程其中的，在講解大資料理論的同時，將實踐知識穿插其中，增加學生對大資料技術的理解和應用。

　　階段五：此階段是深入提升階段，主要是人工智慧的一些技術知識，也為學生想轉行人工智慧打下良好的基礎，多重技能，更能大大提升就業質量。

　　這個只是大體的大資料學習路線，想要什麼深入學習，還是要找相應的視訊教程和書籍配合學習。如果想快速進入大資料行業，可以選擇專業的學習方式。

大資料現在正在鵬飛階段，門檻還不算太高，可以從基本的PYTHON程式語言開始瞭解，理解了基本的資料語言就可以更進一步瞭解資訊的分發，儲存以及篩選機制，對巨集觀大資料概念和模型做有一個全面的認識，之後可以深入到大資料的各項深耕技術，比如邏輯語言方面，智慧識別方面，介面與協議等。

大資料的概念提出提出已經有些年了，至今仍然沒有大規模利用，一方面技術上還沒有取得突破性的成果，另一方面因為這是涉及到多方領域、各組平臺的全面協調。要真正開啟大資料的時代可以說仍需時日。