基础不好学习大数据难吗？那是因为你不知道这些

对于基础不好学习大数据的人来说，你可能会觉得学习大数据很困难。然而，这种观念往往是因为你还不了解学习大数据的方法和技巧。在本文中，我们将揭示基础不好学习大数据并不难，那是因为你还不知道一些关键的知识和技能。通过阅读本文，你将了解学习大数据的一些窍门和重要的基础知识，帮助你更好地迈出学习大数据的第一步，并克服困难，取得进一步的学习成果。

d1，确定未来职场发展方向

常见的大数据发展方向有Hadoop大数据开发方向、数据挖掘/数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算这三种方向。根据发展方向的不同，所需要侧重学习的内容也会不同。其中：

Hadoop大数据开发方向：需要开发人员掌握Hadoop及其生态内框架的开发技术、Linux知识；

数据挖掘/数据分析&机器学习方向：需要掌握SQL数据库基本操作、Python或R脚本语言数据分析、Hadoop系列工具使用；

大数据运维&云计算方向：需要掌握Hadoop/Spark/Storm等主流大数据平台的核心框架、Hadoop的核心组件、各大平台部署方式、Flume、Sqoop等工具使用。

第二，选择一种编程语言进行学习

一般想要从事大数据行业，需要学习python编程语言，涉及到python基础语法、循环、集合、函数、面向对象、操作各种数据库介绍等内容。

第三，进行大数据相关课程学习

学完了python编程语言之后，接下该进入大数据相关的课程学习阶段。这部分需要学习数据库基础、Linux&Hadoop生态、数据仓库与ETL技术、BI数据分析与可视化相关内容。

第四，进入项目实战阶段

学完以上的大数据相关课程之后，就可以进入项目实战阶段。在项目实战阶段，常见实战项目一般涵盖自研数据仓库项目、云学习大数据平台项目、云学习用户画像项目、电商大数据平台项目、问答大数据平台这五大类平台项目。

学完了以上内容，就可以进入求职就业阶段了，在开始投简历之前建议大家准备一份详尽的求职简历，尤其是项目经验模块，尽量丰富一些。另外，在面试之前多刷一些大数据相关的面试题，例如MySQL性能优化Linux高频面试题、HDFS小文件解决方案、YARN优化、Hive数据倾斜解决方案等。

最后小编想说的是：成功不是将来才有的，而是从决定去做的那一刻起，持续累积而成。因此勇于开始，才能找到通往成功的路！