“人才荒”、“高考熱門專業”、“需求大”、“缺口150萬人”、“稀缺職位”、“年薪百萬”，這些詞彙成為當下網絡媒體和社交人群提到大數據人才時，提到最多的詞彙。當前，國家戰略的支持、大數據技術的快速發展，催生了大量大數據應用產業。眼下不少就業者已經蠢蠢欲動想要加入到最時髦的信息技術行業“大數據”。
大數據分析顯示，“怎樣進行大數據的入門級學習?“、“零基礎如何學習大數據?”、“想學習大數據要掌握些什麼知識?”、“如何進入大數據領域,學習路線是什麼?”是目前大數據學習者關注度最高的話題。
哪些人期望學習大數據？
2016年，“數據科學與大數據技術”專業得到教育部批覆，成為新增專業。截至到今年，開設大數據專業的高校僅有35所。我們來算一下，距離第一批大數據人才正規軍的出爐至少還需要3-4年，這就為跨行業、跨專業學習大數據的人群提供了豐富的就業機會。
目前大數據入門學習者主要分為三類：
l 應屆大學生：缺乏工作經驗和技能，對未來定位不清晰，就業不理想，期望通過學習改變命運，從事前沿行業。
l 傳統行業從業者：目前工作待遇不佳，提升空間有限，希望轉行進入IT行業的從業者。
l 相關IT行業從業者：有一定的IT基礎，從事SQL開發、數據庫或IT運維工作者，職業發展碰到瓶頸，或IT管理人員、銷售人員等對項目實際運作情況停留在表層，深欲進一步提升綜合技術能力。
大數據從業方向有哪些？
作為一門交叉複合型的學科，大數據學習內容龐雜。不同就業方向，學習內容不同，所以在教授大家學習方法之前，首先給初學者普及一下大數據就業方向。
l 大數據系統研發領域：研發團隊主要承擔整個運營系統的構建與維護、數據準備、平臺與工具開發。一個穩定的大數據平臺需要大數據開發師、大數據運維師、大數據架構師協作完成。
大數據開發師：圍繞大數據平臺系統級的研發人員，能夠從事分佈式計算框架如Hadoop、Spark群集環境的部署、開發和管理工作；
運維工程師：需要熟悉各種大數據平臺的部署方式，負責平臺的配置、調優、更新、故障處理、安全管理與日常維護；
大數據架構師：負責大數據平臺的架構設計、技術選型和方案實施，需要對hadoop生態、實時計算框架非常熟悉，具備集群搭建、維護、監控能力。
l 大數據應用開發領域：大數據應用開發工程師負責基於大數據平臺實現業務項目的開發以及維護工作，需要具備紮實的機器學習/數據挖掘基礎，對商業BI、用戶畫像、可視化呈現等需要了解。
l 數據分析領域：數據分析師專門從事行業數據蒐集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測，幫助企業把數據和技術轉化為商業價值。需要對數字具有敏銳的洞察力。目前互聯網行業、市場諮詢公司、金融證券行業、電信行業對數據分析師存在著大量需求。
對大數據學習者的建議：
對於跨行業轉戰大數據行業的學習者，中科天璣大數據研發團隊提出了幾點建議：
l 做好規劃，找準職業定位：
大數據專業的深度和廣度是其他信息技術無法比擬的。我們無法在有限的時間內對全部知識進行全面掌握。學習大數據，要避免貪大求全的心理，要根據自己現有的知識儲備和就業意向，做一個恰當的職業定位，對於轉行業的學習者，做好職業規劃更是尤為重要。
l 系統學習，尋找專業機構
找一家靠譜的大數據培訓機構進行系統學習（系統課程、實戰經驗的老師、推薦就業）
對於自我約束能力較差、學習效果不理想的同學，中科天璣大數據團隊還是建議您去找一家靠譜的大數據培訓機構進行系統學習，可以少走彎路，節省時間。
大數據學習腦圖
l 業務驅動，抓住應用痛點
大數據人才呈現出兩大特點，一是多學科交叉型學習，二是應用型人才，必須重視實踐環節。因此，對於大數據人才的培養要重視實踐環節。中科天璣大數據團隊提醒大數據學習者不要以技術驅動，要以業務為驅動，學會用大數據思維思考，要以解決實際問題為目標。對
跨行業學習，對特定領域有深刻理解的從業人員，在大數據應用層面更有優勢，他們更能夠迅速抓住行業大數據的關鍵應用痛點。
大數據人才培養不是一蹴而就的，需要高校、科研機構、企業共同挖掘和培養。
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