大數據作為一個交叉性學科，它能夠滿足大多數企業對其的需求，所涵蓋的知識面更可以說是相當廣泛了。但如果只是單純地認為學習大數據把課程內的內容全學完就可以了，其實我想說，這個可能很難做到，因為大數據學科內的知識多且復雜，全學完的話只能說是學而不精，如果真的等你徹底搞懂里面的所有知識，那就早已不知道是何年月了。

學習大數據知識，掌握方法很重要。大數據它其實劃分出了多個就業方向，每個方向又劃分出來了諸多崗位。我們可以主攻一個適合自己或者說是感興趣的方向進行學習，讓這些冗雜的知識可以更好的歸歸類。精通任何一個方向，都會使你“錢”途無量。

1、Hadoop大數據開發方向

目前市場對于該方向的需求旺盛，是目前IT培訓機構或者高校對于大數據培訓的主體。

對應到的崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。

2、數據挖掘、數據分析&機器學習方向

在這個方向學習起點高的同時難度也很大，市面上很少有的培訓機構在做這一方向上的培訓。

對應到的崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。

3、大數據運維&云計算方向

市場對于這一方向的人才需求中等，這個方向更偏向于Linux、云計算學科。

對應到的崗位：大數據運維工程師。

想要更好的學習大數據，這些基礎知識是需要你掌握的。

1.了解大數據理論

要學習大數據至少應該了解什么是大數據，一般都會運用在什么領域。至少要對大數據有一個較為清晰的概念，你才能夠更加清楚自己對于大數據這一領域究竟是否感興趣，如果對大數據一無所知就開始盲目學習，學著學著就可能會發現自己其實根本就不喜歡，這樣既浪費了時間還浪費了金錢。所以說，如果你想要學習好大數據，對大數據有一個大概的了解是很有必要的。

2.計算機編程語言的學習。

對于零基礎的朋友，一開始入門可能并沒有想象當中的簡單。掌握一門計算機編程語言對于大數據的學習是至關重要的，計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。Java是目前為止使用最為廣泛的一個編程語言之一，它容易學而且也很好用，如果你學習過C++語言，你就會覺得C++和Java其實還很像，但其實Java和C++是兩種完全不同的編程語言，而Java只需要去理解一些基本的概念即可用它去編寫出適用于各種情況的應用程序。

3.大數據相關課程的學習。

學完了編程語言的知識之后，一般來說就可以進行下一步有關大數據部分的課程學習了。其實，學習大數據部分的時間相對來說要比學習Java的時間要短。大數據課程內包括有關大數據技術入門，海量數據存儲的分布式存儲，海量數據高級分析語言以及海量數據分析分布式計算等部分，還有Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等在內的專業課程。