了解到，很多小伙伴都想要学习大数据技术，但真的不知道该如何学习，从哪个方向开始，又如何一步一步将大数据技术归为自己技能的呢？
大数据开发，真实商业数源授课，致力于大数据系统集能及区块链为辅，全程企业真实项目深度实操，带领学生一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。
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qq群：199427210，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
目前大数据入门学习者主要分为三类：
l 应届大学生：缺乏工作经验和技能，对未来定位不清晰，就业不理想，期望通过学习改变命运，从事前沿行业。
l 传统行业从业者：目前工作待遇不佳，提升空间有限，希望转行进入IT行业的从业者。
l 相关IT行业从业者：有一定的IT基础，从事SQL开发、数据库或IT运维工作者，职业发展碰到瓶颈，或IT管理人员、销售人员等对项目实际运作情况停留在表层，深欲进一步提升综合技术能力。
大数据从业方向有哪些？
作为一门交叉复合型的学科，大数据学习内容庞杂。不同就业方向，学习内容不同，所以在教授大家学习方法之前，首先给初学者普及一下大数据就业方向。
l 大数据系统研发领域：研发团队主要承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发。一个稳定的大数据平台需要大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师协作完成。
大数据开发师：围绕大数据平台系统级的研发人员，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作；
运维工程师：需要熟悉各种大数据平台的部署方式，负责平台的配置、调优、更新、故障处理、安全管理与日常维护；
大数据架构师：负责大数据平台的架构设计、技术选型和方案实施，需要对hadoop生态、实时计算框架非常熟悉，具备集群搭建、维护、监控能力。
l 大数据应用开发领域：大数据应用开发工程师负责基于大数据平台实现业务项目的开发以及维护工作，需要具备扎实的机器学习/数据挖掘基础，对商业BI、用户画像、可视化呈现等需要了解。
l 数据分析领域：数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，帮助企业把数据和技术转化为商业价值。需要对数字具有敏锐的洞察力。目前互联网行业、市场咨询公司、金融证券行业、电信行业对数据分析师存在着大量需求。
对大数据学习者的建议：
对于跨行业转战大数据行业的学习者，中科天玑大数据研发团队提出了几点建议：
l 做好规划，找准职业定位：
大数据专业的深度和广度是其他信息技术无法比拟的。我们无法在有限的时间内对全部知识进行全面掌握。学习大数据，要避免贪大求全的心理，要根据自己现有的知识储备和就业意向，做一个恰当的职业定位，对于转行业的学习者，做好职业规划更是尤为重要。
l 系统学习，寻找专业机构
找一家靠谱的大数据培训机构进行系统学习（系统课程、实战经验的老师、推荐就业）
对于自我约束能力较差、学习效果不理想的同学，中科天玑大数据团队还是建议您去找一家靠谱的大数据培训机构进行系统学习，可以少走弯路，节省时间。
想要学习大数据的小伙伴可以按照这个路线走，是2019新更新的一版，大家可以放心学习，共分为以下五个阶段的学习：
阶段一：Java基础。
Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。
阶段二是Linux基础和Hadoop生态体系。
此阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一——Hadoop生态体系。
阶段三是分布式计算。
主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题。
阶段四主要是实战项目案例。
这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，确保一定的工作能力。
阶段五是大数据分析相关的技术知识。
主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中有三类朴素贝叶斯算法等等！
大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。大数据作为互联网发展的主要方向，大数据人才也将是未来的高薪贵族。
大家在学习大数据技术的时候，一定不要忽视时间的概念，无限的延长自己的学习时间，就有可能错过良好的机遇，所以在保证自己学习质量的同时，也要尽量缩短掌握大数据技术的时间！