大数据很难学嘛，我转行想要学习it技术，有大神指点一下嘛？

正好我有不少大数据的经验，可以分享下。

大数据方向有几个切入点：

业务分析工程师、数据建模工程师、应用开发工程师。

首先，业务分析工程师需要的技能

因为大数据是用来出来业务的，二十年前，大数据的典型应用场景是商业智能（BI）.

很高兴能你的问题。转行是一个严肃的话题。对于个人发展而言，可以说是战略抉择。选择必须慎重，应该理性分析自身潜力和转向目标之间的跨度或者难度大小，正所谓“谋定而后动”。下面我就结合我的经验，帮你略做分析。

第一，起点与跨度。如果想转向IT行业或大数据细分领域，你是不是有计算机相关的专业背景，甚至有相关行业的从业经验。如果有，你的转行起点就高，难度就小，主动性和可掌控性就大。那么恭喜你，成功几率很高。反之，难度很大，需要攻关的技术堡垒点多线长，可预测性小，失败几率大。

第二，年龄与责任。如果现在你年龄在30岁以下，精力旺盛，时间充沛，没有养家糊口的压力和晋升上位的强烈愿望，是个自由的技术控，那么恭喜你，你有转型成功的最关键战略资源——时间、精力和选择自由度。你完全可以轻装前进，全力全速飞奔向你热爱的理想职业领域，从容地完成人生的华丽转身。反之，如果你已年过30，结婚生子，还有高龄父母需要赡养，生存压力大，你就必须在求稳的前提下，妥善决策，慎之又慎。

第三，个性和行业前景。IT行业和大数据细分领域固然是当下炙手可热的职场新贵岗位。但是，这是全世界都知道的事。就业前景自然很光明，竞争势必很激烈。你是否能接受这种激烈竞争的现实，不倒在冲向胜利的路上，你的个性和自控力起到了决定作用。如果在过往的岁月里，你有认定目标，咬紧牙关，全力以赴，愈挫愈强，最终逆袭成功的人生经历。你就适合做这种转行或者跨越。如果你的个性趋向谨慎，优柔寡断，患得患失，三分钟热血，不得持久，从前有较多的浅尝辄止和摇摆不定导致的挫折和失利，说明你的个性不适合承担压力较大，负重前行的远征和跨越。

个人认为以上三点是做人生和职业转向之前必须考虑清楚的三点战略参数。剩下的问题就是“战术”问题。多在今日头条等权威平台上多听多看，多收集资料，“货”比三家，找准“师门”，做出正确选择和稳步跃升，前景无限光明，成功指日可待。过程中，要谨防被互联网上，利用“信息差”，专门瞄准准备转行的“小白”下手的无良“高人”给“割韭菜”了。选择大于努力，做正确的选择，做人生的赢家！IT行业的其他细分领域转行，个人认为只要扫除了上述的“拦路虎”，前景都是相当光明的，希望我的对你有点帮助。

不同的培训机构不同的班型大数据培训学习时间也是不同的，不过全日制大数据培训的学习时长一般都6个多月，因为要学习的知识比较多。以优就业的课程为例，优就业的课程不包含就业指导有5个阶段。下面小U来详细的说下大数据培训每个阶段都需要学习什么内容。

第一阶段为Java基础，主要讲了Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性等这些基础知识，这一阶段主要是为没有基础的人打基础。

第二阶段为JavaEE核心，主要讲了前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git等知识点，这一步主要帮助学员进一步学习Java开发技术，掌握一定的Java框架技术。

第三阶段为Hadoop生态体系，主要讲Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台等技术。

大数据行业的岗位一般集中在储存、采集分析、整理几个方面，一般来说数据整理比较适合基础薄弱的人学习。

其实大数据学习起来不难，但是要根据自己的知识结构来选择学习大数据的方向，零基础当然可以学，只是看你有没有这个决心想做好。

1.先学门编程语言，比如java、python等;

2、学习大数据技术:hadoop、Spark、zookeeper、mysql、sqoop、hive等;

大数据开发需要学习什么？

大数据相比其他IT岗位技能要求还是比较高的

学习起来也是比较困难的

想要学好大数据你最好有一定的java基础

因为学习大数据前面是要学习java知识的

还有就是逻辑能力要比较好

大数据就业前景不错，学习需要耐心和时间，多动手，以下仅供参考

1 java(Java se,javaweb)：Java基础

2 Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)：lniux服务器，全文搜索

3 Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)