首先，要了解一個行業(yè)相關(guān)崗位的技能要求，最簡單的方式莫過于去求職網(wǎng)站上去看，有哪些崗位，具體的崗位技能要求有哪些，多找一些大企業(yè)的招聘JD來看，就能基本上搞清楚了。
大致來說，大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位，主要的技能要求集中在以下幾個方面：
SQL能力，SQL性能優(yōu)化經(jīng)驗，在大數(shù)據(jù)當(dāng)中，對數(shù)據(jù)各種管理操作，必然需要SQL。
java語言，MapReduce編程，腳本語言Shell/Python/Perl之一。
熟練掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與運算平臺。
具備業(yè)務(wù)理解能力，對數(shù)據(jù)、新技術(shù)敏感，對云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)充滿熱情。
零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線第二步：結(jié)合興趣及基礎(chǔ)選定方向
接下來就需要結(jié)合自身的基礎(chǔ)以及感興趣的方向，來為自己定一下初步的學(xué)習(xí)路線和方向。
沒有編程基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者，就從基礎(chǔ)開始，先學(xué)Java和Linux，打好基礎(chǔ)之后進(jìn)入大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)。
大數(shù)據(jù)開發(fā)，主要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)框架，逐步掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等分布式計算框架，了解文件系統(tǒng)、消息隊列和Nosql數(shù)據(jù)庫，學(xué)習(xí)相關(guān)組件如HDFS、MapReduce、Yarn、Spark、Hive、Hbase、Redis、Kafka等。
大數(shù)據(jù)分析與挖掘，主要學(xué)習(xí)各種數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，熟練掌握一門數(shù)據(jù)挖掘編程工具，推薦Python。目前主流平臺和框架已經(jīng)提供了算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，也可以有相應(yīng)程度的學(xué)習(xí)掌握。
零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線第三步：制定學(xué)習(xí)規(guī)劃
作為零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的新手小白，要進(jìn)入一個新的技術(shù)領(lǐng)域，學(xué)習(xí)上自然是需要足夠的時間和精力投入的。如果選擇自學(xué)大數(shù)據(jù)，那么一個完善的學(xué)習(xí)規(guī)劃是非常有必要的。
可以善用網(wǎng)上的資源，多逛技術(shù)論壇，可以多多參考前輩學(xué)習(xí)者們的學(xué)習(xí)路線和方法，結(jié)合自己的實際情況，規(guī)定學(xué)習(xí)周期，具體到每天的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)時長、掌握程度都建議作出量化，堅持每天打卡，實現(xiàn)從量變到質(zhì)變。
以上就是關(guān)于零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線的具體內(nèi)容介紹，有想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的人員可以來做個相關(guān)的學(xué)習(xí)了解，希望對大家有一定的幫助。
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