第一步：对于大数据的基本认知
学习大数据，首先要明白大数据是什么，其未来的发展方向和应用场景有哪些？当然，很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平，这样考虑固然无错，但是对于深刻理解大数据却并无实际意义。
第二步：理论知识学习
这一过程尤为重要，毕竟这是学习大数据的关键，而且，这一过程对于系统化的要求更高，如何循序渐进，有方式有目的的学习，将是小白更加快速的学懂大数据的关键。所以给大家分享一个学习大数据知识点的先后顺序安排，希望对大家有所帮助。
1、Java：主要为Java的标准版JavaSE。JavaEE，javaME方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了。此外JDBC是一定要掌握的，因为它关系到Java与数据库的连接。
2、Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，它能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。
3、Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，把Hadoop的这些组件学明白就可以进行大数据的处理了。
4、Oozie：用于管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。
5、python：用于编写网络爬虫。
6、Kafka：比较好用的队列工具，专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方。
7、Spark：用来弥补基于hadoo中MapReduce处理数据速度上的缺点，特别适合做迭代运算。
当然，这里只是简单的罗列一下大数据学习的基本线路。
第三步、真实实训项目、培养实操能力
如今互联网上关于大数据的应用案例有很多，也有很多的实训项目，大家可以去进行独立的实操，当然，这些案例的数据真实性很低，实操的效果也不会很好。
学习大数据，首先要明白大数据是什么，其未来的发展方向和应用场景有哪些？当然，很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平，这样考虑固然无错，但是对于深刻理解大数据却并无实际意义。
第二步：理论知识学习
这一过程尤为重要，毕竟这是学习大数据的关键，而且，这一过程对于系统化的要求更高，如何循序渐进，有方式有目的的学习，将是小白更加快速的学懂大数据的关键。所以给大家分享一个学习大数据知识点的先后顺序安排，希望对大家有所帮助。
1、Java：主要为Java的标准版JavaSE。JavaEE，javaME方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了。此外JDBC是一定要掌握的，因为它关系到Java与数据库的连接。
2、Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，它能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。
3、Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，把Hadoop的这些组件学明白就可以进行大数据的处理了。
4、Oozie：用于管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。
5、python：用于编写网络爬虫。
6、Kafka：比较好用的队列工具，专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方。
7、Spark：用来弥补基于hadoo中MapReduce处理数据速度上的缺点，特别适合做迭代运算。
当然，这里只是简单的罗列一下大数据学习的基本线路。
第三步、真实实训项目、培养实操能力
如今互联网上关于大数据的应用案例有很多，也有很多的实训项目，大家可以去进行独立的实操，当然，这些案例的数据真实性很低，实操的效果也不会很好。
温馨提示：内容为网友见解，仅供参考
第1个回答 2020-12-07
大数据专业。大数据专业未来的发展前景非常广阔，由于大数据行业的产业链涉及到多个环节，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据应用等，所以大数据领域的就业岗位也比较丰富
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