想做数据工程师？从零开始系统规划大数据学习之路

大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。

我写此文是给大家学习大数据提供一个思路以及在大数据产业领域找到工作指路明灯，提供帮助。

1.如何开始？

2.在大数据领域有哪些职位需求？

3.如何成为一名大数据工程师？

你需要了解的系统和结构

学习去设计解决方案并且学习相关技术

对大数据感兴趣的，想转行大数据的，想学习项目经验的，欢迎加群一起学习，相互讨论！

互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习，却因为时间不够，资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，大数据学习群：8688+上47735   欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

群里有知识体系（源码，笔记，学习视频）仅限前100个名额。

4.资源

1.如何开始？

人们想开始学习大数据的时候，最常问我的问题是，“我应该学Hadoop（还是Spark（Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处）？”

而我通常只有一个答案：“这取决于你究竟想做什么。”

这两个点对于学习大数据来说是必须要学会的

2. 在大数据行业有哪些职业需求？

在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类：

大数据工程

大数据分析

这些领域互相独立又互相关联。

大数据工程涉及大量数据的设计，部署，获取以及维护（保存）。大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。

而大数据分析的工作则是利用大数据工程师设计的系统所提供的大量数据。大数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。

因此，简而言之，大数据分析是对数据的高级计算。而大数据工程则是进行系统设计、部署以及计算运行平台的顶层构建。

3.如何成为一名大数据工程师

我们知道大数据领域充斥着多种技术。因此，你学习与你的大数据工作角色相关的技术非常重要。这与任何常规领域有点不同，如数据科学和机器学习中，你可以从某些地方开始并努力完成这一领域内的所有工作。

4.资源

学习一个新的东西肯定是需要需要学习资料，没有资料从何学习呢。

想要大数据学习资料可以私信我，希望能对大家有所帮助。