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。

首先，大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位，与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面，其一是技术体系结构不同;其二是岗位任务目的存在一定的区别;其三是工作场景具有一定的区别。

​对于大数据分析师来说，要具备更加全面的知识结构，涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等，所以相对于传统的数据分析师来说，大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看，大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求，研究生往往更愿意从事相关岗位。

大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别，主要体现在两个方面，其一是大数据分析比较注重数据的价值化，简单的说，大数据分析的结果会提升数据的价值，而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于，大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用，比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

在工作场景上，大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别，大数据分析往往需要借助于大数据平台进行，比如Hadoop、Spark，以及各种商用的大数据平台等，但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说，大数据分析的工具往往更加丰富，复杂程度也有明显的提升。

大数据与会计专业主要学习会计基础、经济法、税法、财务会计、成本会计、财务管理、管理会计、企业审计、会计电算化等课程，掌握扎实的专业知识，培养具有诚信、敬业的良好职业素质，熟悉国家经济法律法规，系统掌握会计基本理论和方法，熟悉经济、管理等相关知识，精通会计业务核算、财务分析和会计信息技术应用能力，能够胜任企事业单位出纳、会计、财务管理、办税会计等职业岗位的高级技术应用性专门人才。

大数据与会计专业就业前景∶

工作稳定：相对来讲，会计是份稳定的工作。因为会计掌握公司的机密信息，属于公司的核心工作岗位，所以企业的会计工作人员不会轻易发生变动。至于工作量和工作压力的大小，各个行业都有差别，不同行业或者同行业不同公司工作量和工作压力都会有所差异。

就业面广：每个公司都需要会计工作人员，所以会计专业学生毕业后，就业范围包括各种行业企业、银行、会计师事务所、事业单位等等，可选择余地非常大。