0基礎學大數據是有一定難度的，因為對從業者有較高的思維邏輯思維能力和數學基礎。對于一些有一定大數據基礎的同學來說，會更容易些。不過關于這個問題不能一概而論，需要根據實際情況進行分析。

另外大數據行業對學歷和技術要求比較高，至少需要大專及其以上的學歷水平。除此之外還需要符合用人單位的技術要求。不過對于想要轉行或學習大數據也不需要太擔心，可以通過參加培訓班的方式系統學習大數據相關知識體系。下面在開始之前先來了解下進入大數據行業需要學習哪些內容。

l、Java

Java涉及到的知識面較廣，從基礎薄弱開始學習需要的時間也會是所有技術中消耗時間較長的。Java的學習資源是非常多的，找到合適自己的才是較好的。

2、Scala

因為這個Scala是一門多范式的編程語言，使用語法與Java很相似，也可以直接使用Java的編譯器【idea】，并且是大數據開發重要框架。并且Spark是Scala語言實現的，因此作為數據開發人員Scala是需要掌握的編程基礎知識。

3、Linux命令

Linux是目前應田較廣泛的服務器操作系統，也是人數據，開發工作人員必備的，基干Unix，開源免費。由干系統的穩定性和安全性，市場占有率很高，成為程序代碼運行的較佳系統環境。

4、Python

Python是比較容易學習的，也是用時較短的。該語言有豐富的庫，被廣泛應用，主要用于數據采集、數據分析以及數據可視化等，因此，Python語言對于大數據人員來說很重要。

5、Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS主要負對數據進行存儲，為海量的數據提供了存儲，MapReduce對數據進行計算。除了HDFS和MapReduce外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關枝術與操作，這是重點!!!

6、Spark

Spark是專為大規模數據處理而設計的通用的計算引擎，其提供了一個全面、統—的框架用于管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求。

大數據行業主要有大數據開發、大數據系統研發、大數據分析三個就業方向，在開始學習之前建議大家首先制定清晰的職業發展方向。其次是在技術方面盡量學精、學透。