投身进入大数据行业，大数据学习路线你应该清楚！

大数据井喷式的增长已经成为一种事实。全球数据量的暴增及海量数据的集聚，都在体现大数据的强大作用。另外，由于国家大力推动实施大数据发展战略，各类型企业纷纷进行大数据项目的实际应用，也在向从业者展现着大数据广阔的发展前景。而这也就吸引了一大批从业者进入大数据领域。

大数据的前景广阔，那么对于从业者而言，该如何快速的完成转型呢？其实，在学习的时候，从业者最需要的是一份详尽的、系统的大数据学习路线，以此来保障高效的学习。

一个详尽而系统化的大数据学习路线，其实应该是分为两个方面的，第一：基础知识；第二：核心知识。所以，我们不妨来详细的了解一下。

一、大数据基础知识

在大数据学习路线中，基础知识的学习非常有必要。毕竟“不积跬步无以至千里”。这里所讲到的基础，主要是针对于java和Linux的学习。我们都知道java包含的知识点很多，而我们并不需要都学，只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了。

对于Linux的学习，要学的扎实一些，因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，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，能少踩很多坑。当然，关于MySQL的知识点还是需要学习一下的。

二、大数据核心知识

大数据的概念并不单一，并不像java只是一种编程语言，其本身更像是一个方法论，囊括的知识点很多。hadoop-hive-hbase-oozie-flume-python-redis-kafka -scala-spark-elk-flink及机器学习，这些都是大数据核心的知识点，当然，这也是一个学习大数据的流程。

另外，值得注意的是学习大数据并不能只局限于知识点的学习，还应该关注实操能力的提升，像海牛大数据就为学员提供了五大实训项目，配合详尽的理论课程以及大数据集群服务器来提升求学者的实操能力。让求学者快速的蜕变为大数据实战型人才。

大数据的发展前景，相信求学者和就业者都非常的清楚。但是，相应的就业压力也是有的，入行大数据并不是简单的掌握一点皮毛就可以，毕竟大数据是一门“尖端”的科技。对于从业者的要求会相对高一点，因此，这就需要求学者在学习的过程中加倍的努力，以此来提升自己的实力。

投身进入大数据行业，在如今已经成为一个潮流。而想要快速的完成向大数据实战型人才的蜕变，你就需要了解完整的大数据学习路线，需要真实的实操环境来提升自己的动手能力，需要专业的讲师来做引导。如今，在海牛大数据已经有大批的求学者完成了转型，而你准备好行动了吗？