从通常的情况下来讲，要求大数据学习最好是理工科基础，数学比较好，然后逻辑思维比较强。但是这些都是从比较官方的角度来进行阐述的，最重要的是你需要对它有浓厚的兴趣有强烈的好奇心。

从现在企业的要求来看，至少要专科以上的学历，并且熟悉JAVA、Hadoop、HBase、Flink等等编程语言以及系统。大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要一段时间;然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。除此之外，学习大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用，大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机;大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主。

除此之外，你可以打开招聘软件，看看各大企业具体的用人要求，你可以根据企业的用人要求来针对性的提升技术。

1、数据规划师

在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。

2、数据工程师

大数据基础设施的设计者、建设者和管理者，他们开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时，他们的架构还可确保系统能够平稳运行。

3、数据架构师

擅长处理散乱数据、各类不相干的数据，精通统计学的方法，能够通过监控系统获得原始数据，在统计学的角度上解释数据。

4、数据分析师

职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进找到关键点。

1、大数据开发工程师

开发，建设，测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师

需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。

5、数据库开发

设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理

把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。