大数据为何值得学习，入门级学习方法有哪些?

来源：海牛大数据 时间：2018-04-24 14:25:00 编辑：星晨

大数据人才极度匮乏，无论是互联网巨头企业、还是中小型企业、创业公司都非常缺乏大数据专业人才。在数据驱动的未来，大数据人才市场势必会越来越大，而现在仅仅是大数据起步的进阶阶段，可以想象未来的人才缺口有多大。所以现在入行正是恰逢其时。市场需求的不断扩大也必将使得学习大数据的价值得到凸显。

大数据如今能够火爆的一个重要原因，就是大家看到了大数据的能力，无论是在挖掘、统计、预测评估及决策等方面都发挥着举足轻重的作用。在如今的互联网大时代，我们每天都在日常生活、工作、游玩、各种服务型消费等都在产生着巨大的数据，根据IBM调研的说法，人类每天生成250亿字节的数据。这相当于一堆DVD数据从地球到月球的距离，涵盖我们发送的文本、上传的照片、各类传感器数据、设备与设备之间的通信的所有信息等。如何从海量的信息中找到我们想要的信息，就成为大数据行业产生的一个必要因素。

在去年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网时代的宠儿。而且根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国大数据人才缺口将达到近200万人，当然，伴随着大数据在各个领域的不断应用，这一缺口还将不断的扩大。

另一方面，从各大高校开始开设大数据课程我们也不难看出，大数据的火爆程度还在加剧。当然，从一些招聘信息上我们也能够看出大数据人才的稀缺程度，各大企业的招人门槛很低，而且起薪都很高一般都在15k左右。而这也就自然成为我们选择学习大数据的一个因素。

市场的需求加未来的发展趋势，以及自身未来发展的选择等因素的结合，使得学习大数据逐渐的成为一种趋势，而且，不论你将来是否从事大数据行业，了解和学习大数据对于一个人的发展都将有着巨大的作用和影响。

为什么要学习大数据的因素我们就分析到这里，下面我们不妨来了解一下如何学习大数据，小白如何学习大数据？相信下面我们讲到的入门级学习方法，能够让你快速入门。

如今的大数据行业刚刚起步，但这也不代表我们无法去系统的学习，尤其是对于一些小白。了解系统的学习大数据的方法将更有利于自己更加快速有效的去学习大数据。本人作为一名编程小白，在自学了几个月的java开发之后，开始学习大数据，下面就分下一下我学习大数据的路径和方法。

第一、对于初学者尤其是编程小白，Linux、Java的学习是必须的。但这并不代表我们非要研究透这些，我们只要学习对我们大数据有利的方面就可以，比如java我们只需要学习javaSE及javaEE的部分知识点。因为大数据里的hadoop、hbase、spark等都是在linux上运行的，所以linux也是我们入门大数据的必修课之一。

第二、学习大数据的主要技能，如：Hadoop、HBase、Hive、Scala、Spark、Python等，不建议看书，海牛大数据录制了大量免费的大数据视频可供自学学员参考。

第三、自学能力的培养，很多教学资源并不是现成的，大家应该有意识的去寻找一些社群(海牛部落大数据技术群)、论坛（海牛部落）、博客之类的资源型账号，这对于自己了解最新的行业动态以及打开自己的知识面有着巨大的帮助作用。

其实，通过我长期大数据的学习，个人觉得自学往往的效率很低，自学大数据需要非常强的学习能力。而且有着众多的影响因素，所以对于很多的求学者而言，尤其是那些自控能力差的学生，建议还是去培训机构系统的学习一下。海牛大数据有着专业的讲师、面向企业实战的课程大纲、以及一线互联网企业的真实项目实训，这也是为什么海牛大数据毕业学员平均薪资可达17K的原因了。

大数据这个行业火热程度还在加剧，学习大数据已经逐渐的成为IT界的新方向。加之市场需求的不断扩大，人才缺口的不断扩大，未来将会有更多的开发人员、小白、求学者进入这个领域，可以说在这个大数据爆发的“元年”学习大数据可谓是正当时。