現在的大數據是很紅火的，薪資比通常的軟體行業要高，所以很多年輕人想進入這個行業。但並不是每個大數據相關的工作都是高薪的，主要還是根據自己的專長進行選擇發展。大數據涉及的知識很廣泛，如果要當全能選手，是非常艱難，一個人的精力也是有限的。進行細分選擇，然後專攻才是正道。要瞭解學習大數據，如果是程式員，其 ...
現在的大數據是很紅火的，薪資比通常的軟體行業要高，所以很多年輕人想進入這個行業。但並不是每個大數據相關的工作都是高薪的，主要還是根據自己的專長進行選擇發展。大數據涉及的知識很廣泛，如果要當全能選手，是非常艱難，一個人的精力也是有限的。進行細分選擇，然後專攻才是正道。要瞭解學習大數據，如果是程式員，其實進入還是很方便的，主要還是大數據開發方向，要學習的內容，主要是在自己以前的基礎上進行擴展延伸。如果是進入大數據分析則是相當於另一個領域，運維方向來說，也是比較容易切入的。如何學習瞭解大數據，找準自己的方向。
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大數據涉及到的知識領域比較寬：大規模並行處理資料庫、數據挖掘、數據分析、分散式文件系統、分散式資料庫、雲計算平臺、互聯網、可擴展的存儲系統；還有開發技術。更細緻的就是涉及到：數據採集（何處收集數據、如果利用工具採集、清洗、轉換、然後集成，並載入到數據倉庫中成為分析的基礎）；數據存取相關的資料庫以及存儲架構，比如：雲存儲，分散式文件系統；數據處理；數據挖掘、模型預測及建立、及統計分析；大數據開發技術，比如：Java、python等等。
1、開發方向。能夠按照需求開發出大數據相關應用，分析結果。。掌握Java、 Python、Scala等開發語言，以及關係型與非關係型資料庫，比如：mysql、oracle等常用的，和非關係型的Nosql資料庫，以及應對非結構化數據處理需求的數據處理框架，比如：Hadoop，它包括HDFS，MapReduce和HBase，MapReduce是數據處理框架，HBase和Cassandra主要是資料庫。當然更高級一些，能夠精通一些演算法，成為組建代碼提交者，那就更好了。
2、大數據分析師方向。包括數據採集、數據清洗、數據分析、建立模型等等。掌握一些工具，比如熟練運用Excel、Storm，RapidMiner等等。當然能掌握大數據平臺數據分析方法、掌握一些語言，比如Python、Scala、SQL等，能處理各種類型的複雜數據，能從中提取有價值的信息。如果是作為大數據科學家，那就更要掌握統計、概率線性代數等數據理論，除了書籍數據ETL過程、業務過程外，還有能進行模型預測及建立等工作，到這一步收入那是相當可觀了。
3、大數據運維方向。基本很少涉及到開發和分析，但也要熟悉一些就最好，主要是對大數據軟硬體及監測工具要很熟練的運用。比如：掌握Linux的配置及運用，能搭建Hadoop集群，進行大數據軟體的維護，日常維護及監控等，當然更進一步能熟練掌握Shell、Python等開發工具，運行腳本語言自動化集群部署、管理和監控，掌握常用組建的安裝、優化，對整體進行優化改善及熟悉數據中心的安全策略。
大數據是一門需要掌握很多知識的領域，一般的人主要是選擇這幾個方向進行。作為程式員來說，轉入這個是相當快速的，因為主要是進行開發的工作，已經具備了開發的基礎。但大數據公司並不容易存活，數據來源，分析結果如何走向，都是要具有相當的背景基礎的。
