当前大数据技术正处在落地应用的初期，未来大数据领域将陆续释放出大量的发展机会，所以学习大数据技术在当今时代是有重要意义的，不论是对于学生来说还是对于职场人来说都是如此。

  第一：选择一个具体方向。大数据经过多年的发展已经初步形成了一个产业生态，这个产业生态建设在数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和数据应用这条产业链上，在这条产业链上有大量的岗位，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所以学习者首先要选择一个对自己最合适的方向。方向的选择要结合自己的知识结构和兴趣爱好进行，如果数学基础比较好可以再一次进行选择数据分析，如果对网络技术感兴趣可以再一次进行选择数据存储等等。目前技术岗位很常见的包括大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，这些岗位的发展空间还是比较大的，而且岗位需求量也比较大。

  第二：学习大数据基础知识。不论是从事大数据应用开发还是大数据分析，都有必要了解大数据相关的基础知识。大数据的基础知识包括三大部分，分别是数学、统计学和计算机，对于基础比较薄弱的人来说，可以从编程语言开始学起，在学习编程语言的过程中，可以补学其他相关知识。目前Python、Java、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景，其中Python语言对于初学者来说是不错的选择。

  第三：学习大数据平台知识。大数据开发、大数据分析和大数据运维不能离开大数据平台的支撑，对于初学者来说，学习Hadoop和Spark是不错的选择。Hadoop平台经过多年的发展已形成了较为完成的应用生态，相关的成熟案例也比较多，产品插件也慢慢变得丰富，这些都为Hadoop的应用奠定了基础。

  我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和AI领域，我会陆续写一些关于网络技术方面的文章，感兴趣的朋友能关注我，相信一定会有所收获。

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