人才荒”、“高考热门专业”、“需求大”、“缺口150万人”、“稀缺职位”、“年薪百万”，这些词汇成为当下网络媒体和社交人群提到大数据人才时，提到最多的词汇。当前，国家战略的支持、大数据技术的快速发展，催生了大量大数据应用产业。眼下不少就业者已经蠢蠢欲动想要加入到最时髦的信息技术行业“大数据”。
大数据分析显示，“怎样进行大数据的入门级学习?“、“零基础如何学习大数据?”、“想学习大数据要掌握些什么知识?”、“如何进入大数据领域,学习路线是什么?”是目前大数据学习者关注度最高的话题。
哪些人期望学习大数据？
2016年，“数据科学与大数据技术”专业得到教育部批复，成为新增专业。截至到今年，开设大数据专业的高校仅有35所。我们来算一下，距离第一批大数据人才正规军的出炉至少还需要3-4年，这就为跨行业、跨专业学习大数据的人群提供了丰富的就业机会。
目前大数据入门学习者主要分为三类：
l 应届大学生：缺乏工作经验和技能，对未来定位不清晰，就业不理想，期望通过学习改变命运，从事前沿行业。
l 传统行业从业者：目前工作待遇不佳，提升空间有限，希望转行进入IT行业的从业者。
l 相关IT行业从业者：有一定的IT基础，从事SQL开发、数据库或IT运维工作者，职业发展碰到瓶颈，或IT管理人员、销售人员等对项目实际运作情况停留在表层，深欲进一步提升综合技术
大数据从业方向有哪些？
作为一门交叉复合型的学科，大数据学习内容庞杂。不同就业方向，学习内容不同，所以在教授大家学习方法之前，首先给初学者普及一下大数据就业方向。
l 大数据系统研发领域：研发团队主要承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发。一个稳定的大数据平台需要大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师协作完成。
大数据开发师：围绕大数据平台系统级的研发人员，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作；
运维工程师：需要熟悉各种大数据平台的部署方式，负责平台的配置、调优、更新、故障处理、安全管理与日常维护；
大数据架构师：负责大数据平台的架构设计、技术选型和方案实施，需要对hadoop生态、实时计算框架非常熟悉，具备集群搭建、维护、监控能力。
l 大数据应用开发领域：大数据应用开发工程师负责基于大数据平台实现业务项目的开发以及维护工作，需要具备扎实的机器学习/数据挖掘基础，对商业BI、用户画像、可视化呈现等需要了解。
l 数据分析领域：数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，帮助企业把数据和技术转化为商业价值。需要对数字具有敏锐的洞察力。目前互联网行业、市场咨询公司、金融证券行业、电信行业对数据分析师存在着大量需求。
对大数据学习者的建议：
对于跨行业转战大数据行业的学习者，中科天玑大数据研发团队提出了几点建议：
l 做好规划，找准职业定位：
大数据专业的深度和广度是其他信息技术无法比拟的。我们无法在有限的时间内对全部知识进行全面掌握。学习大数据，要避免贪大求全的心理，要根据自己现有的知识储备和就业意向，做一个恰当的职业定位，对于转行业的学习者，做好职业规划更是尤为重要。
l 系统学习，寻找专业机构
找一家靠谱的大数据培训机构进行系统学习（系统课程、实战经验的老师、推荐就业）
对于自我约束能力较差、学习效果不理想的同学，建议您去找一家靠谱的大数据培训机构进行系统学习，可以少走弯路，节省时间。
大数据学习脑图
l 业务驱动，抓住应用痛点
大数据人才呈现出两大特点，一是多学科交叉型学习，二是应用型人才，必须重视实践环节。因此，对于大数据人才的培养要重视实践环节。中科天玑大数据团队提醒大数据学习者不要以技术驱动，要以业务为驱动，学会用大数据思维思考，要以解决实际问题为目标。对
跨行业学习，对特定领域有深刻理解的从业人员，在大数据应用层面更有优势，他们更能够迅速抓住行业大数据的关键应用痛点。
大数据人才培养不是一蹴而就的，需要高校、科研机构、企业共同挖掘和培养。
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