我是自己学习的大数据相关知识，希望这篇文章对你有帮助

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首先,我要明确的告诉你,非科班出身也是可以从事大数据相关工作的.当然非科班出身的,肯定是有一定难度的,特别是入门的时候.有一句话说的好,隔行如隔山.但是每个行业其实都是一样的,谁不是从不会到会呢,只要你肯努力,肯花费足够的时间,从事大数据行业,可以的.

我先说下大数据要使用的基本技术,方便你进行分析:Java基础,资料库基础(MySQL等),Hadoop实战,Spark实战.要想做大数据这四块儿是必须学会的.其他扩展性的,可以再说.

那具体要怎么做呢?

目前来看有三条路可以走:第一自学,第二找个相关的工作,从头做起,第三接受系统的培训

下面我具体分析下

第一自学

这个适合于有足够时间,足够精力的人.因为学习知识本身是比较枯燥的,开发需要使用的技术点又比较多,学习中遇到了问题还要想办法解决,所以自学的周期会很长,并且要保证每天不间断的学习,才会有效果.

第二找个相关的工作,从头做起

这个适合于有一定的经济保障的,而且比较幸运的人,因为非大数据行业的人从事大数据工作,一定是从零做起,可以想像工资会很低,并且在公司中都是公司用什么咱们跟著学什么,所以要想比较全面的学到技术,这个周期肯定会比较长.

之所以说要比较幸运,因为对于刚进公司的你,即使工资要的很低,但也是需要有些技术底子的,而且这个时候公司一般会看我们的学历(本科)和专业(计算机相关).

第三接受系统的培训

这个跟第二条有些相似,因为系统培训要脱产,在学习期间拿不到工资,还要准备一笔培训费.但是培训的好处也是很多的:比如可以进行系统的学习,有利于知识体系的形成.可以帮助你克服学习的惰性,这个是每个人都有的,是学习的天敌.还可以缩短学习周期,在学习期间会有老师系统的讲解,做实战项目,帮你解决遇到的问题.

最后总结一下:每条路都可以走,就看你自己的当前情况,最重要的是选了适合自己的方法,要有毅力一直坚持下去,不要三天打鱼两天晒网,最后肯定会成功.

希望可以帮到你.

关于从事一个行业的要求，最简单的方式莫过于从求职网站上查看信息，下面就是针对于大数据行业的一些职业要求，而这也是转行大数据人必须要考虑的。

大数据人才需求迫切，高薪资、高福利，因此转行的大数据的人也很多，那么对于一些普通技术开发人员，在进行转行大数据开发时有哪些必要的考虑因素呢?

关于从事一个行业的要求，最简单的方式莫过于从求职网站上查看信息，下面就是针对于大数据行业的一些职业要求，而这也是转行大数据人必须要考虑的。

1、丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。

2、熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。

3、熟练掌握Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。

4、业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。

5、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验。

这五点因素并代表全部，只是为大家罗列出一些基础的技能，但这也能够给一些转行者提供一些方向。

对于技术人员转行大数据，最为普遍的是java人员的转行，毕竟拥有了java基础，转行会更快一点。大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。

当然，hadoop核心价值在于提供了分散式文件系统和分散式计算引擎，对于大部分公司而言，并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程，你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展，则你需要掌握更多的演算法相关的知识。下面我们不妨给出一个java转行大数据的学习线路图，希望能够助力你更加快速的转型。

第一步：分散式计算框架

掌握hadoop和spark分散式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql资料库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等。

第二步：演算法和工具

学习了解各种数据挖掘演算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网路等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了演算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些介面和脚本语言开始学习这些演算法。

第三步：项目实践

可以从网上找一些相关的项目，或者比赛等，当然，参加实习也是一个不错的选择。

拥有java基础固然能够让你更加快速的理解大数据，但是，保持一颗谦虚的心，才能够让你真正的成为一名大数据人才，毕竟大数据并不只是java能够支持的，所学习的东西还有很多。过分的自信是很多java开发人员转行失败的原因。在入门大数据的过程中缺乏基础入门视频教程和开发工具，可以戳我领取

年龄不是问题，很多在技术岗位从事多年的人开始转行大数据，他们考虑最多的就是年龄，毕竟30多岁的年纪，如果转行失败，那么所带来的影响太大了。其实，这一点并不是没法解决，关键是看你如何去对待转行，30岁你的职场生涯也仅仅是开始了一小段，后期你还有很多的路要走，所以，既然你想要学，那么不妨给自己一个机会。学可能有几率不成功，但是不学那么永远不会成功。老年大学都在全国开展了，而你在而立之年还有什么可顾虑的。

其实，普通技术人员转行大数据的优势有很多，跨越了0基础的瓶颈，你将能更快的学懂大数据，而且，多年的职场经历，也能够让你在未来的发展中走的更远。现在大数据正在起步，未来的前景必将非常巨大，普通人员转行大数据开发也必将会成为一波不小的趋势。

我们先来了解下大数据分析师如何区别于普通的数据分析师？

现在有一个很热门的职业叫做「大数据分析师」，薪资比普通数据分析师高地多。在美国，与大数据相关的职位统称为「数据科学家」；而在国内，与大数据相关的岗位则细分得多，按照级别主要分为数据分析、数据挖掘、数据工程师、数据架构师这几类。

我们可以得到如下结论：普通的数据分析师具有一定的数理统计基础，熟悉业务逻辑，能熟练地操作传统的数据分析软体，能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量小的小数据。而大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取，他们具有数据分析师的理论素养和业务能力，面对大数据，他们有一整套分散式的数据获取、整理、处理和分析的方案，而且这个方案最终的目标是为数据分析服务，他们具有大数据分析的利器，如Hadoop、Spark等软体。

如果你一直或者现在对「大数据分析师」很感兴趣，但一直不知如何去学它，以下是我想和你分享的如何入门大数据分析的路径。

一、技术是基础

1. 了解java、Linux等基础知识2. 了解hadoop、HDFS、Mapreduce、yarn的原理及运行机制3. 掌握Hive、hbase、storm等技术二、分析是目标1. 掌握主题推荐、分类、聚类等数据挖掘技术和数理统计分析知识

2. 掌握mahout、Spark等大数据分析工具

三、实战是硬道理1. 会搭建大数据集群，体会集群模式下大数据分析的魅力2. 参与几个大数据分析项目的设计与开发

你可能会感叹，大数据分析师仅仅比数据分析师多了个「大」字，要学习的东西就要多这么多。是的，不然大数据分析师的薪资会高么多。不过我觉得是值得的，趁年轻多学点技能傍身，不断挑战自己，未来你会感谢现在拚命的自己。

谢邀！

你好！

如果是打算转行从事大数据技术相关工作，那么就需要系统的学习大数据相关知识，掌握大数据技术才可以。

我曾经是一名有著6年java高级架构师工作经验的程序猿，在一次偶然中转行大数据，成为中国较早的一批大数据从业者。在猎豹移动（原金山网路）从事了5年的大数据研发工作，一直到现在出来创业！希望我的回答可以对你有帮助，也可以关注知乎专栏：从头学习大数据 进行基础的学习训练。

不知道你是应届毕业生还是有java开发的经验。有java基础的学生学习大数据会轻松很多，零基础的小白都需要从java和linux学起。

如果你是一个学习能力特别强，而且自律性也很强的学生的话可以通过自学

对于能够学的会的人来讲（学不会就不用自学了）自学的最大缺点就是无法找到真正的大数据实训项目。

网路上共享的一些凭空想像的项目根本无法达到企业的要求。所以这个是需要你自己考虑的。当然，如果你是边上班边学习，企业后续可以给你大数据的岗位就没有什么问题了。

大数据开发需要掌握的技术知识

基础部分：java语言和linux操作系统

大数据技术部分：hadoop、hive、hbase、oozie、flume、python、redis、kafka、scala、spark、ELK、flink等

学习路线：零基础小白成为大数据技术专家必知的学习历程

大数据课程大纲：

谢谢邀请～

如果是非科班出身想要进入大数据行业，有两种途径！

第一，自学，这种方式主要还是针对有编程基础且自律性比较强的同学，可以在培训机构针对性买一些视频学习，不建议网上找资料，因为网上的资料不系统全面，比较零散，更多是培训机构为了宣传共享出来的部分课程；

第二，如果你是零基础学员，建议好好找一个专业做大数据培训的线下机构，不建议报线上班，线上班没有氛围，不能互动，零基础很难听懂！目前大多数进入大数据行业的朋友估计都是通过这两种方式，再过两年部分高校大数据专业学生也要毕业啦，到时候这个行业竞争更大，门槛更高，所以建议有兴趣的伙伴儿早学早入行！如果还有不清楚的问题欢迎私聊哟，一定知无不言……

大数据行业也需要做管理的、做营销的、做运营的、做产品设计的。

这问题一看就是在自问自答，太没劲了。从事大数据必须得是科班生，要不你学不会的。

特价丫头：大数据培训、Python培训、java培训请躲避知乎内招生老师?

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从ETL干起应该最容易，就像学厨师先练刀工一样。

基本会很坎坷，尤其是在没有好的师傅带，没有适合的项目入手。

好好读个对口的研究生，再工作三年，就算上道了。

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