身處21世紀的今天，數據分析行業急劇發展，越來越多的企業已經意識到大數據分析的重要性和發展潛力，同時越來越多的傳統行業公司開始轉型升級，開始引入並發展專屬自己的大數據分析部門及崗位。由此也滋生了越來越多的人想進入大數據領域——或許你是即將畢業的大學生，基於自己的文科背景擔憂自己能否零基礎入門大數據行業，畢竟隔行如隔山，到時學不進去又誤了自己找工作的時間，也是左右皆空啊；或許你剛畢業一兩年，當初渾渾噩噩畢了業隨便找了個工作，現在終於覺得要好好規劃人生了，正迷茫於到底要不要學習大數據分析技術進入人才濟濟的大市場崗位，好為自己的未來職業生涯奠定基礎；或許你早已流轉職場多年，感覺身處瓶頸期的自己已無晉升或提升空間，正為要不要轉行到大數據分析行業而搖擺不定……其實，一切的擔心都是人之常情，一切的擔心不過都是過眼雲煙，“車到山前必有路”，我們只需問清楚自己的內心，自己到底想要什麼。反正時光匆匆，與其躊躇不前倒不如給自己一個痛快，要知道，這是個人人必爭的時代，這是個努力努力再努力的時代！

首先我們要知道什麼是大數據？

顧名思義，大數據就是巨量數據，海量數據，也可以說是數量大，結構複雜，類型複雜的數據的集合。而從這些數據中獲取有價值的信息的的能力，就是大數據技術。

大數據需要什麼基礎？學習大數據需要以下幾個方面的基礎：

• 1、 編程語言基礎
• 2、 Linux系統的基本操作
• 3、 數據庫
• 4、 Hadoop架構基礎
• 5、 機器學習

一、編程語言基礎

新手學大數據，首先要具備的是編程語言基礎，如Java、C++等，要初步掌握面向對象、抽象類、接口、繼承、多態和數據流及對象流等基礎，編程語言在大數據中佔據了不可逾越的地位，掌握一門編程語言再學習大數據會輕鬆很多，甚至編程語言要比大數據學習的時間更長。

二、Linux系統的基本操作

Linux系統的基本操作是大數據不可分割的一部分，大數據的組件都是在這個系統中跑的。重點是要學習一下Linux環境的搭建，搭建平臺有Ubuntu、Centos。內容包括系統配置、系統安裝、SSH、軟件安裝等。

三、數據庫

只要跟數據打交道就離不開數據庫，SQL語言是每個數據分析師必不可少的一項硬技能，當然，學習大數據SQL也是必經之路。

四、Hadoop架構設計

要學大數據，首先要了解的是如何在單臺Windows系統上通過虛擬機搭建多臺Linux虛擬機，從而構建Hadoop集群，再建立spark開發環境，完成大數據環境的配置搭建。也是學習大數據的第一步。

Hadoop生態體系HDFS分佈式文件系統；MapReduce分佈式計算模型；Yarn分佈式資源管理器；Zookeeper分佈式協調服務；Habse分佈式數據庫；Hive分佈式數據倉庫；Sqoop大數據遷移系統；Spark的基本應用等，是大數據生態圈的組件和作用。

五、機器學習

要使得大數據相關內容得到應用，則必然會涉及大量機器學習及算法的內容，發揮出大數據的優勢，讓你的辦公效率更快，更強。這也是大數據最大的優勢所在，使得計算機性能得到最大的利用。

學習大數據分析需要從以下幾個模塊入手：

• 大數據平臺基礎知識
• 數據庫知識應用
• 大數據倉庫知識應用
• 數學及統計學基礎
• Python機器學習
• 大數據平臺分析Spark工具
• 大數據綜合案例

時光匆匆，我們生活得也很匆忙，如何匆忙中取勝，如何匆忙中取靜，一切都要看個人的造化。好比掘地挖井取水，很多人都半途而廢，甚至還差幾十釐米就挖通了水源，但堅持和忍耐實在太考驗人，也太折磨人，但也區分出了優勝劣汰的結局，畢竟不是人人都可以成為“吃得苦中苦，方為人上人”的勝利者。不過選擇卻在我們手上，我們選擇做“苦中苦之後的人上人”，還是“三天打漁兩天晒網的無功而返者”，都要我們自己一步一步去撥開迷霧。當你在刻苦努力時，你想到的是一群在KTV通宵狂歡的買醉哥們，還是年紀輕輕早已行走在佛羅倫薩小鎮度假的大學同窗，好好掂量，好好鞭策，相信你會做出更明智的選擇！