大數(shù)據(jù)的技術(shù)是一個(gè)技術(shù)群落，想全部學(xué)習(xí)短期內(nèi)是不現(xiàn)實(shí)的，那么我們怎么樣科學(xué)的有邏輯有規(guī)劃的來學(xué)習(xí)，怎么進(jìn)行大數(shù)據(jù)的入門學(xué)習(xí)呢？我們得了解大數(shù)據(jù)行業(yè)里，有哪些崗位，我們直接從工作崗位的技能需求來倒推我們?nèi)绾螌W(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，如何有側(cè)重點(diǎn)的來學(xué)習(xí)。

第一，先看看有哪些崗位，當(dāng)然大公司會分的比較詳細(xì)，中小企企業(yè)相對要求會全面一些

先看看如下這幅圖，圖沒有很詳細(xì)，我再做解答

我們從整個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目的業(yè)務(wù)流程出發(fā)，（以上所有崗位都對編程有要求，所以編程基礎(chǔ)是必不可少的）

第一， 大數(shù)據(jù)工程師，眾所周知，在沒有大數(shù)據(jù)以前，行業(yè)應(yīng)用已經(jīng)非常成熟了，最早大家只關(guān)注功能的實(shí)現(xiàn)，接著重視前臺的界面，前端工程師因此火了一段時(shí)間，因?yàn)橐郧皵?shù)據(jù)量不大，所以在功能上并不重視，由于移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量非常龐大了，這個(gè)時(shí)候單機(jī)服務(wù)器不能解決問題，那么分布式集群就出現(xiàn)了，大數(shù)據(jù)工程師的職責(zé)就是搭建大數(shù)據(jù)平臺，所以從上圖可以得知，大數(shù)據(jù)工程師，需要有java基礎(chǔ)（行業(yè)應(yīng)用大部分是java語言編寫的），所以，今后想從事該崗位的，那么學(xué)習(xí)的路線圖如下

java基礎(chǔ)----linux----hadoop-----hive、hbase----scala---spark

第二， 算法工程師，該崗位零基礎(chǔ)的小伙伴就請止步吧，更適用于數(shù)學(xué)專業(yè)的研究生及以上學(xué)歷，對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)要求比較高。

第三， 數(shù)據(jù)挖掘工程師，建議從python入手，畢竟python里面有大量的數(shù)據(jù)科學(xué)的包，也有pyspark，直接從spark里面調(diào)數(shù)據(jù)，不用學(xué)習(xí)Scala語言（spark的編程語言是Scala），學(xué)習(xí)的路線如下：

python基礎(chǔ)—python web（強(qiáng)化編程基礎(chǔ)）--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)補(bǔ)充（線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、離散數(shù)學(xué)）--python numpy pandas包---機(jī)器學(xué)習(xí)算法---深度學(xué)習(xí)

第四， 數(shù)據(jù)分析師，該崗位對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求不高，但對綜合素質(zhì)要求非常高，能充分的理解行業(yè)行情、公司運(yùn)營、產(chǎn)品運(yùn)作、對市場敏銳度較高。具備一定的編程基礎(chǔ)，建議學(xué)習(xí)python，能熟練使用相關(guān)的工具，如excel，sas、spss等，能寫漂亮的文章做PPT就行，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好的女生可以建議走該方向。

學(xué)習(xí)路線：python基礎(chǔ)—python numpy pandas包---excel—spss---sas

第五， 大數(shù)據(jù)可視化，該崗位需要前端的相關(guān)基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師，也不多做介紹了