1、编程语言的学习

对于零基础的同学，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建议从Java入手，容易学而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。现在一般也都是从JAVA开始学起，这相当于也是一个基础。

2、大数据相关技术的学习

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长，JAVA算作学习大数据要学习的一部分，除此之外学习大数据还需要学习其他相关类型的数据知识。大数据部分，包括Hadoop 、Spark、Storm开发、Hive 数据库、Linux 操作系统等知识，还要熟悉大数据处理和分析技术。如果要完整的学习大数据的话，这些都是必不可少的。

3、项目实战阶段

学习任何一门技术，除了理论知识，项目的实战训练也是非常重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。在项目实战中，遇到问题最好积极动手记录下来，这样才能更好的去解决你遇到的问题。

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、Java

Java是现阶段使用较为居多，为什么呢?是由于玩Java转到大数据人数太多人的缘故，所以很多人都喜欢使用Java，也有的是由于公司为了维护和人才的使用考虑，会选择使用Java语言开发，也有的是因为平台会有Hadoop的MapReduce老程序与Spark任务混合使用，为了平台统一开发语言而选择Java，也有的公司为了对接外面项目而选择通用性比较强的Java语言开发。

2、Scala

也可以是说大数据Spark开发的主力语言了，因为当你学习Spark后，就一定会对Scala有进一步的研究与学习，因为为了学好Spark技术你需要研究源码、需要更简洁快速开发项目。从而Spark大数据开发语言Scala是最多。

3、Python

在机器学习、AI的崛起，也有很多人青睐的语言了;还有一波人喜欢，那就是大数据分析人员，在SQL与spark SQL 使用Python来进行脚本调度。

4、R

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。