大数据的发展趋势日渐明显，但是进入这个领域的门槛不小，除了要有心理准备，其次就是要付诸实际行动中去学习。

学习方法有很多，在没有基础的前提下，自学是因人而异是有难度。其次是大数据目前的工作方向主要是三个：大数据应用，数据分析，大数据研发，当然还有一些机器学生有关的数据挖掘什么的，也在这个类别，我暂时归到研发方向，因为要应用的话，还得结合一些行业和业务进行，所以你要从事大数据，可能要先定一下方向哈，就难易度来选，科多大数据建议可以在这个方向考虑一下。

如果都是在小白的情况下，可以首先根据自己的性格特征去选择，如果自己个人比较喜欢技术也能耐得住性子，就可以选择大数据研发方向，如果个人比较喜欢综合性的发展方向又担心自己坐不住害怕太难，就可以选择数据分析方向。就这两个学习方向的语言基础要求是不一样的，一个是java，一个是python。根据方向，科多大数据整理来一些需要的技能，供你参考，如下：

很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习企鹅群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。

最基本的是JAVA核心API有关内容，当然有JAVA开发经验的最容易入门，比如从事过JAVAWEB开发的，基本上可以很容易跳进大数据应用方向，如果没有JAVA基础，很多内容你会理解不了。同时除了基本的基础以外，我在下面还给你罗列了一些列必须的技能：

Java高级(VM相关、并发相关，线程相关)

2、Linux 基本操作（环境，命令，网络等相关内容）

3、Hadoop（此处为通常指的是HDFS+MapReduce+Yarn的相关内容 ）

4、HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）

5、Hive(Hql基本操作和原理理解）

6、Kafka

7、Storm

8、Scala

9、Python

10、Spark (Core+sparksql+Spark streaming )

如果要把大数据玩得比较洋气，个人建议还要学习一些高级技术，不过不建议一开始就去触碰，毕竟这些技术个人建议还是有一些经验积累后再来哈，会比较快。学习建议如下：

一定要把JAVA基础和JAVA高级部分学好，把JAVA做为第一开发语言，这个是关键，其次，Python也要引起重视，可以做为第二开发语言去学习掌握。

一定要把Linux的基础操作，网络操作，文件操作等学好，掌握熟练，特别在环境配置部分，要多熟悉各种命令，同时也要多熟悉系统的基本结构。

关于Hadoop、Hive等环境和技术应用，要结合一些实际点的案例来学要快一些，简单的Demo很难看到一些现象。

以上是大数据研发方向，如果是数据分析方向的话，可以一开始就学习和了解一下python,从初级到高级，其次就是学会能用python写一些爬虫程序，能获取简单的一些数据。再学习Numpy及Pandas、spss,sass,及机器学习算法和业务数据分析，spark数据分析等等；

个人建议可以买些书来看，当然看书效果因人而异也有可能效果不太好，可以去找一些网课，跟着视频学，也可以选择去报名参加下一些专业培训班，集中学习。