目前市面上有许多的培训机构或者定岗实训机构，本质来说都是给你技能的，你考虑的是否合适零基础的人说，明确回复你，是可以的，但是如果是本科以下的学历，学大数据的开发比较辛苦，大数据的专业很多，大数据分析，大数据开发,数据库开发。

一般来说开发类大数据的课程都是学习4个月，单项领域的比如数据库开发3个月就够了，大数据开发要求本科以上学历比较轻松，数据库专科以上就够了。

从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。

产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。 对于想从事大数据工作的求职者来说，如何根据自身条件进行职位选择？

随着大数据的发展，以及其应用范围的扩大，越来越多的公司开始着手部署大数据战略。市场需求的增长，岗位的增多，也导致了大数据相关人才出现了供不应求的状况，从而引发了一波大数据学习的浪潮。

涌入学习浪潮的开发者们，或多或少因为零碎、不成体系，以及数量相对有限的学习资料而止步不前。所以，播妞整理了一些了解、学习大数据必备的学习路径、网站、文章等资源，希望对自学大数据的朋友们有所帮助。

这里还是要推荐下小编的大数据学习群:532218147，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2017最新的大数据资料和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。在不忙的时间我会给解答

相信，大多数朋友学习大数据的初衷，是因为大数据的前景以及诱人的薪资待遇。所以，在学习之前，播妞也给大家一些建议：

最近大数据也是非常火的，所以很多人都想去学习，我觉得你在去进行培训之前，需要先考虑几个问题。当你真的了解清楚之后，再去考虑需不需要去培训。很多培训机构在招人的时候，都会列举各种优秀的毕业生去哪家哪家企业工作了，年薪几十万啊。在面临这种情况的时候，千万要hold住，毕竟这些人不代表所有人。考虑清楚下面几个问题在做决定也不迟。不然到时候别花了钱，也没学到什么，最后还找不到工作。

一、了解培训机构大数据的方向

大数据相关的岗位很多，包括数据分析师、数据架构师、大数据工程师、数据仓库管理员、数据库管理员、商业智能分析员、数据库开发员、机器学习相关岗位等。岗位不同需要掌握的知识和学习的难度也不同，所以在培训之前一定要问清楚培训机构，学习的课程有哪些以及学习完之后的就业方向，看看是不是自己喜欢的方向。

二、思考自己是否适合这个岗位

在了解就业的方向和职责之后，接下来需要思考是否真的是自己喜欢的。可能很多人在培训之前也不会去考虑或者来不及考虑自己是否真的喜欢这个岗位，导致很多人在学习之后才发现自己根本不喜欢这个岗位，缺乏热情可能会阻碍你在这个方向上走的更远。最后可能只是浪费了时间和金钱。

我也是零基础学习大数据吧，只要你对它感兴趣，还可以吃苦耐劳，一定可以学的会，加油吧，我当时找工作时，找了好久，因为这个行业要求学历高，不要硕士就是研究生，挥着985高校，211高校的，一本以上。不过你有工作经验了肯定就好找啦。我大概给你说一下我的学习经历吧。

我刚开始学习接触编程时，是接触的C语言，然后是C++，后来就是Java。当我第一次接触Java时，就深深地爱上了它，因为它简单，易懂。之后接触JavaWeb，开始学些开发后端的技术。那时大数据也比较火热，再加上自己本身就是数学出生，大数据对我来说就是一个很好的选择啦。

慢慢地我就开始接触大数据，从JavaSE学起，接着学习Linux系统，其中Linux中有CentOS和ubuntu，这两者个人觉得都好用。接着学习地就是Hadoop，它包括两大块HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算框架），虽说MapReduce现在
用的少了，但是学习它之后，对你以后学习更好的并行计算框架来说有很多的好处。接着就可以学习数据仓库Hive，Hive的底层实现其实就是MapReduce，它使用的SQL语言叫做HQL，之前学过MySQL数据库的话，很容易上手，但是想更深的了解Hive的话，还需学习MapReduce，Hive它用于OLAP，不支持事务性。接着再学习HBase面向列族的分布式数据库，它支持事务操作，但是在实践中个人感觉不太好使。它是架在Hadoop之上的数据库，适用于随机访问，实时读写。然而有了大量的数据之后，如何更好的把来源不同的数据导入到自己想要用的数据库中呢，可以使用Sqoop，个人认为它简单好用，方便。

接下来就可以学习Flume，它是一个分布式的收集日志的框架，可以处理很多种类型的文件。接着就学习Kafka，它是一个消息发布订阅实时处理系统。具有高吞吐量的能力。接着可以学习Strom ，实时的流计算框架。可以高速的攫取数据，可以执行各种数据的并行计算。接下来就可以学习Spark，Spark由SparkSQL、Spark Streaming、MLlib、Graph等组成，可以解决Batch Processing、Stream Processing、Ad-hocQuery（即席查询）等三大核心问题。Spark确实相比于MapReduce来说要快很多，毕竟它是基于内存计算的框架。

目前我们正处在大数据时代，掌握大数据相关技术对提高自己的职场竞争力一定是有帮助的。

大数据学习建议：

1、0基础小白从Java语言开始学习

因为当前的大数据技术主要是用 Java 实现的或者是基于 Java 的，想入行大数据，Java基础是必备的；

2、Java开发能力需要通过实际项目来锻炼

在学习完Java语言之后，往往只是掌握了Java语言的基本操作，只有通过真正的项目锻炼才能进一步提高Java开发能力。

首先我想问下，你懂得啥是大数据吗？大数据所依赖的理论、技术……这些你知道吗？不知道，就老老实实该干啥干啥去！

无论学习什么东西，基础的薄弱不是成败的关键，零基础的影响也只是多花点时间而已。关键还要看你有没有坚持到底的决心，破釜沉舟的勇气。还要有一个有效的学习方法。学习方法是否有效，因人而异，需要自己不断地去摸索，当然走一些弯路是难免的，坚持下去不断地积累，一定能够成功。

大家都在说靠谱，我想换个角度一下你的问题。如果你作为一个爱好，完全没问题，闲暇之余，去学一些这方面的知识或者操作，那非常好，总比浪费时间在其他上面更好，在学习的同时还可以紧跟上时代。

但是，如果你想学习这个最后找工作，我希望你慎重考虑。第一，如果你是计算机专业的，不管毕业与否，自学这个，比较好入门，并且以后找工作也算是专业对口。

第二，如果你不是计算机专业，并且已经大学毕业了，自学就很费劲了，也更费时间，你没有一个详细的学习规划简直太浪费时间精力，最好是能报个班，有个系统的学习规划要比一个人在家里啃书自学强的多。抢时间非常重要，你要知道晚一天，有可能工作岗位就少一个，你如果还在自学上浪费时间，等你自学出来了，专业培训出来的人才已经遍地跑了，自学和系统学习，如果你是HR，你选哪个？

第三，如果你确信自己有能力，也可以真正坚持下去，我支持你，也希望你真的能够成功，但是如果你对自己的学习能力不自信，还想要抓住这个机会，那最好报一个专业培训班，越早学成机会越多。

很多行业都是新兴行业，可以说很多人都是零基础，那么只有在其中坚持不懈努力奋斗，才会有自己的一席之地。

不清楚你是想学大数据的什么内容。

如果你是想学大数据的分析能力，那么无论什么时候都不会晚，目前大数据除了做精妙算法外，其实还是有很多应用领域的工作，比如根据已有算法用代码实现。

你可以从python编程开始，逐渐深入学习使用，了解些数据库的相关知识，比如mysql,hadoop,hbase.等有了这些基础知识。我想就开启了大数据的大门。