基础不好学习大数据难吗？那是因为你不知道这些

对于基础不好的学习者来说，学习大数据可能会面临一些挑战和困惑。然而，许多人认为学习大数据难是因为他们不了解一些关键信息和学习技巧。本文将揭示基础不好学习大数据所面临的真正难点，并提供一些实用的学习策略和资源，帮助您克服困难，顺利入门大数据领域。

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！