流流流年
大數據包含的知識點比較全面，大數據可以理解成一種分佈式處理器，首先，需要編程語言基礎，
首先是編程語言：大數據面比較廣，但是現在主流的框架還是比較集中：hadoop，spark，strom等。主要支持語言有Python，JAVA，scala等。如果沒有開發經驗建議學習Python，易學，在後續的數據分析深度學習等方面也比較好過度。
樂活現在
這是一個非常好的問題，作為一名IT從業者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下。
首先，大數據技術本身確實存在一定的學習難度，通常需要學習者具備一定的知識基礎，主要涉及到數學、統計學和計算機三大塊知識。另外，大數據還涉及到經濟學、社會學等一系列學科內容，所以大數據整體的知識量還是比較龐大的。
雖然大數據的技術體系比較龐大，但是大數據領域的細分方向也比較多，對應的不同崗位也需要組織不同的知識結構，初學者可以根據自己的知識基礎和能力特點來選擇學習的切入點。目前大數據技術體系結構已經趨於成熟，而且有大量的案例可以參考，這會在很大程度上降低學習的難度。
從大數據領域的崗位劃分來看，當前大數據開發、大數據分析和大數據運維等崗位的人才需求量比較大，初學者可以選擇其中的一個崗位方向來制定學習計劃。
如果自身具有一定的計算機基礎，而且對於編程比較感興趣，那麼可以考慮向大數據開發方向發展，目前大數據開發崗位的人才需求量還是比較大的。大數據開發可以從大數據應用開發開始做起，主要基於大數據平臺來完成各種行業應用軟件的開發，隨後可以進一步向大數據平臺開發崗位發展，從而不斷提升自身的崗位附加值。
如果自身具有較好的數學基礎，可以考慮向大數據分析方向發展，大數據分析作為大數據價值化的重要方式，未來的發展空間還是非常廣闊的。大數據分析崗位不僅可以在大數據行業發展，未來也可以向人工智能行業發展，從事算法設計相關崗位，這些崗位的附加值還是非常高的。
如果對於編程並不感興趣，但是動手實踐能力又比較強，那麼可以考慮向大數據運維方向發展，大數據運維崗位的發展空間也是比較大的。在大數據技術逐漸落地到傳統行業的過程中，大數據運維崗位的人才需求量會持續擴大。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
目前大數據行業異常火爆，不少人都對大數據充滿了興趣，其中有大部分人都是之前沒有接觸過計算機技術的，對編程語言也不太瞭解，那是不是這部分零基礎的朋友就學不了大數據了呢？答案當然是否定的。
大數據學習並不是高深莫測的，雖然它並沒有多簡單，但是通過努力，零基礎的朋友也是完全可以掌握大數據的。
零基礎學習大數據一般有以下幾步：
瞭解大數據理論
計算機編程語言學習
大數據相關課程學習
實戰項目
1、瞭解大數據理論
要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的瞭解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的瞭解。
2、計算機編程語言的學習
對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。
目前大多數機構都是教JAVA，我們都知道Java是目前使用最為廣泛的網絡編程語言之一。他容易學而且很好用，如果你學習過C++語言，你會覺得C++和Java很像，因為Java中許多基本語句的語法和C++一樣，像常用的循環語句，控制語句等和C++幾乎一樣，其實Java和C++是兩種完全不同的語言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合於各種情況的應用程序。Java略去了運算符重載、多重繼承等模糊的概念，C++中許多容易混淆的概念，有的被Java棄之不用了，或者以一種更清楚更容易理解的方式實現，因此Java語言相對是簡單的。
在學習Java的時候，我們一般需要學習這些課程： HTML&CSS&JS，java的基礎，JDBC與數據庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。這些課程都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。
3、大數據相關課程的學習
學完了編程語言之後，一般就可以進行大數據部分的課程學習了。一般來說，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要短。大數據課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分佈式存儲，以及海量數據分析分佈式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。
4實戰項目
不用多說，學習完任何一門技術，最後的實戰訓練是最重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。
一般來說，零基礎學習大數據大概就是分為這4個階段，學習大數據不是件容易的事，但是隻要你能多努力，積極地解決自己的疑惑，多練手，相信你一定可以掌握這門技術。
半夏a微涼
無論哪一個行業基礎很重要，所以不管難與不難，應該把基礎知識做好。
大數據就是比較費腦子，費眼睛
努力加靈活的腦袋，沒問題的
如果我回答的好給點個贊，關注下謝謝[耶][耶][耶]
任丘推薦
不論什麼語言，技術都是入門容易深入難
ifTrue
多練練
