那么， 大数据初学者应该怎么学？
1、如果是零基础的初学者， 对于大数据不是很了解， 也没有任何基础的话， 学习能力弱， 自律性差的建议选择大数据培训学习更有效；
2、有一定的基础的学员， 虽然对于大数据不是很了解， 但有其它方面的编程开发经验， 可以尝试去选择自学的方式去学习， 如果后期感觉需要大数据培训的话再去报名学习；
3、就是要去了解大数据行业的相关工作都需要掌握哪些内容， 然后根据了解的内容去选择需要学习的大数据课程 。
大数据学习路线图：
如何开始学习大数据？ 目前想要转型做大数据的人群当中， 零基础的学习者不在少数， 对于零基础学习者， 比较中肯的建议是不要自学 。 大数据作为一门新兴技术， 市面上能够找到的学习资料非常有限， 并且大数据技术不断在更新迭代， 自学很难跟上最新技术趋势 。
对于大部分零基础学习者来说， 想要学大数据， 通过大数据培训是效率最高的方式 。 而市面上的大数据培训， 可以分为线上培训和线下培训两种模式， 不管是这些机构课程如何宣传， 作为初学者， 应该重视的是， 如果能够达到高效的学习 。
大数据线上培训， 有直接卖录制好的视频的， 也有视频直播课程， 相对来说， 视频直播课程具有更好的课堂互动性， 如果能坚持下来， 那么应当也能有一定的收获 。
而大数据线下培训， 应该说是各种培训模式下， 学习效率和学习效果都最好的方式了 。 大数据线下培训有完备的教学体系， 系统化的大数据课程， 资深的专业讲师， 三管齐下， 能够帮助学习者更快地入门， 打下良好的基础 。
新人如何入门大数据技术? 零基础学习大数据可以有以下几个步骤：
1、选择一个具体方向
大数据已经初步形成了一个产业链， 在数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现、数据应用等有大量的岗位， 不同的岗位需要具备不同的知识结构， 所以首先要选择一个适合自己的方向 。
2、学习编程等基础知识
大数据的基础知识是数学、统计学和计算机， 可以从编程语言开始学起， Python、Java、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景， 可以选择一门学习 。 大数据开发方向建议选择Java、Scala， 数据分析方向建议学习Python、R 。
3、学习大数据平台知识
入门学习Hadoop或者Spark， Hadoop平台经过多年的发展已经形成了较为完成的应用生态， 相关的成熟案例也比较多， 产品插件也越来越丰富 。
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