作為一名IT從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，當前大數據的知識體系還是比較龐大的，隨著大數據技術生態的逐漸成熟和完善，大數據領域也逐漸形成了更多的崗位細分，從事不同的崗位細分方向則需要學習不同的知識。

從當前大的崗位劃分來看，通常包括以下幾個崗位：

第一：大數據開發崗位。從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，開發崗位的人才需求量還是比較大的，相關崗位的薪資待遇也比較高，其中從事大數據平臺開發的研發級崗位會有更高的薪資待遇。從事大數據開發崗位，通常需要學習三大塊內容，其一是程序開發技術，初學者可以從Java或者Python開始學起；其二是學習大數據平臺知識，初學者可以從Hadoop和Spark開始學起；其三是大數據開發實踐，這個過程需要掌握一定的行業知識。

第二：大數據分析崗位。大數據分析崗位的人才需求潛力是非常大的，不僅IT（互聯網）行業需要大量的大數據分析人才，傳統行業領域也需要大數據分析人才。選擇大數據分析方向需要具有一定的數學和統計學基礎，而且也有一定的學習難度。目前大數據分析的常見方式有兩種，分別是統計學方式和機器學習方式。

第三：大數據運維崗位。如果對于編程和算法設計不感興趣，那么也可以考慮學習大數據運維知識，未來可以從事大數據運維崗位。大數據運維崗位的任務相對比較雜，需要從業者具有較強的動手實踐能力。從知識結構上來看，大數據運維需要掌握網絡知識、大數據平臺知識和服務器知識。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

首先你要清楚自己為什么想要學習大數據，其次現在的工作機會是不是你心儀的工作，然后想要學習大數據是感興趣還是盲目跟風，最后如果是想往大數據方面發展的話那么一定要了解大數據的職業劃分和薪資情況，到底想從事大數據工作的哪個方向。

我的建議：IT技術更新迭代速度很快,所以一定要做到未雨綢繆，選好方向做好規劃，避免還沒等學就被淘汰了。

下面我從2個方面介紹

1.大數據職業劃分和薪資介紹及我的認為的發展發現

2.大數據的學習路線

大數據職業劃分和薪資介紹

從51job、智聯、獵聘查看職位，我認為大數據大概分為這5個方向

數據管理類：首席數據官、數據管理員、數據安全工程師；

這類主要負責公司數據的管理，數據安全策略的制定和實現。

數據分析類：戰略分析師、數據分析師、商業智能分析員；

這類主要負責數據分析相關的工作。

數據挖掘類：數據挖掘工程師、算法工程師；

這類負責數據挖掘算法的設計與策略。

技術研發類：數據倉庫架構師、數據采集工程師、數據倉庫開發工程師、數據可視化工程師、大數據架構師、大數據開發工程師；

這類主要負責數據倉庫的搭建和ETL任務的開發。

IT基礎架構類：hadoop運維工程師、數據庫運維工程師、系統運維工程師

這類主要負責大數據集群軟硬件的管理和維護。

薪資在獵聘上截了幾張圖，具體你可以上智聯、51job或獵聘上搜職位名稱查看薪酬。

我對大數據發展方向的建議：我朋友就是做獵頭的，據他說目前最火的還是算法工程師，以前不起眼，現在隨著5G的興起，AI方向有更為廣闊的發展空間，BAT玩命的招人。其次就是做技術開發類，做大數據平臺的，這也是目前招聘人數最多的，如果做到大數據架構師，年薪百萬不是問題。數據分析類和數據管理類的一般是甲方企業，偏企業內部。最后是運維，相對發展前景最差。

大數據的學習路線

必須掌握的技能11條

高階技能6條

面列出來的順序只是個人建議，可以根據個人實際情況來調整順序

第一階段（基礎階段）

Linux學習（跟鳥哥學就ok了）—–20小時

1. Linux操作系統介紹與安裝。
2. Linux常用命令。
3. Linux常用軟件安裝。
4. Linux網絡。
5. 防火墻。
6. Shell編程等。

官網：https://www.centos.org/download/

Java 高級學習（《深入理解Java虛擬機》、《Java高并發實戰》）—30小時

1. 掌握多線程。
2. 掌握并發包下的隊列。
3. 了解JMS。
4. 掌握JVM技術。
5. 掌握反射和動態代理。

官網： https://www.java.com/zh_CN/

中文社區：http://www.java-cn.com/index.html

Zookeeper學習

1. Zookeeper分布式協調服務介紹。
2. Zookeeper集群的安裝部署。
3. Zookeeper數據結構、命令。
4. Zookeeper的原理以及選舉機制。

官網： http://zookeeper.apache.org/

中文社區：http://www.aboutyun.com/forum-149-1.html

第二階段（入門，攻堅階段）

Hadoop （《Hadoop 權威指南》）—80小時

1. HDFS

   • HDFS的概念和特性。
   • HDFS的shell操作。
   • HDFS的工作機制。
   • HDFS的Java應用開發。

2. MapReduce

   • 運行WordCount示例程序。
   • 了解MapReduce內部的運行機制。
     • MapReduce程序運行流程解析。
     • MapTask并發數的決定機制。
     • MapReduce中的combiner組件應用。
     • MapReduce中的序列化框架及應用。
     • MapReduce中的排序。
     • MapReduce中的自定義分區實現。
     • MapReduce的shuffle機制。
     • MapReduce利用數據壓縮進行優化。
     • MapReduce程序與YARN之間的關系。
     • MapReduce參數優化。

3. MapReduce的Java應用開發

官網：http://hadoop.apache.org/

中文文檔：http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/

Hive（《Hive開發指南》）–20小時

1. Hive 基本概念

   • Hive 應用場景。
   • Hive 與hadoop的關系。
   • Hive 與傳統數據庫對比。
   • Hive 的數據存儲機制。

2. Hive 基本操作

   • Hive 中的DDL操作。
   • 在Hive 中如何實現高效的JOIN查詢。
   • Hive 的內置函數應用。
   • Hive shell的高級使用方式。
   • Hive 常用參數配置。
   • Hive 自定義函數和Transform的使用技巧。
   • Hive UDF/UDAF開發實例。

3. Hive 執行過程分析及優化策略

官網：https://hive.apache.org/

中文入門文檔：http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html

HBase（《HBase權威指南》）—20小時

1. hbase簡介。
2. habse安裝。
3. hbase數據模型。
4. hbase命令。
5. hbase開發。
6. hbase原理。

官網：http://hbase.apache.org/

中文文檔：http://abloz.com/hbase/book.html

Scala（《快學Scala》）–20小時

1. Scala概述。
2. Scala編譯器安裝。
3. Scala基礎。
4. 數組、映射、元組、集合。
5. 類、對象、繼承、特質。
6. 模式匹配和樣例類。
7. 了解Scala Actor并發編程。
8. 理解Akka。
9. 理解Scala高階函數。
10. 理解Scala隱式轉換。

官網：http://www.scala-lang.org/

初級中文教程：http://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html

Spark （《Spark 權威指南》）—60小時

1. Spark core

   • Spark概述。
   • Spark集群安裝。
   • 執行第一個Spark案例程序（求PI）。

2. RDD

   • RDD概述。
   • 創建RDD。
   • RDD編程API（Transformation 和 Action Operations）。
   • RDD的依賴關系
   • RDD的緩存
   • DAG（有向無環圖）

3. Spark SQL and DataFrame/DataSet

   • Spark SQL概述。
   • DataFrames。
   • DataFrame常用操作。
   • 編寫Spark SQL查詢程序。

4. Spark Streaming

   • park Streaming概述。
   • 理解DStream。
   • DStream相關操作（Transformations 和 Output Operations）。

5. Structured Streaming

6. 其他（MLlib and GraphX ）

這個部分一般工作中如果不是數據挖掘，機器學習一般用不到，可以等到需要用到的時候再深入學習。

官網： http://spark.apache.org

中文社區：http://www.aboutyun.com/forum-146-1.htm

Python (推薦廖雪峰的博客—30小時）

目前暫且列出來這么多吧，大數據目前還有很多比較好的技術框架，這個就需要等大家以后工作之后再去擴展了，大家在學習的時候，要專門挑一兩個著重研究一下，最好針對，底層原理，優化，源碼等部分有所涉獵，這么的話可以在面試過程中脫穎而出。不要想著把每一個框架都搞精通，目前是不現實的，其實就算是在工作中也不會每一個框架都會用的很深，如果能過對上面的框架都大致會使用，并且對某一兩個框架研究的比較深的話，其實想去找一份滿意的大數據工作也就水到渠成了。

--如果覺得答案解決了你的問題,請采納,有問題可繼續追問--

大數據中也有多種崗位，有的偏向開發，有的偏向運維，有的偏向數據分析與挖掘。開發的話Java居多，不過只需要到JavaSE層面即可，也可以選用Scala/Python開發。數據分析與挖掘基本上就是Python了。所以建議學習Python了。要求與條件的話，如果是計算機/數學/統計相關專業最好，不過還是看個人的學習能力與是否堅持。

1） 簡單點評：

發展不錯，需求不少，不過需求中主要是數據分析相關崗位，牽涉到算法建模等高級內容的話實際上不適合剛畢業的不同本科學生。建議普通本科或專科學生從數據分析入行，掌握Python，以后逐步向高級數據分析師、數據挖掘工程師、人工智能開發工程師方向走，

2）發展前景：

大數據類職位需求增幅僅次于AI崗位。眼下，幾乎所有互聯網企業均把數據人才列為團隊標配。許多公司在數據層面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通過數據沉淀與挖掘更好地推進產品的迭代。數據架構師、數據分析師成為企業爭搶對象，過去一年招聘需求提高150%以上。2017，互聯網公司對AI和數據人才的爭搶活躍度提高了30%以上，企業間相互挖角行為變得更加頻繁，人才爭奪激烈程度全面升級。物聯網、智慧城市、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)、區塊鏈技術、語音識別、人工智能、數字匯流是大數據未來應用的七大發展方向。

3）行業定位：

4）面向專業：

計算機、數學與統計、物理、電子、通信工程、物聯網、網絡工程等相關專業大專以上學生。推薦中上游學生學習。

5）薪酬分析：

數據來源： 職友網

我本人在IT行業混了二十多年，從事軟件開發與軟件教育，現在主要是管理，不過始終沒有脫離寫程序，有興趣可以交流哦！

ucloud有一款應用程序叫做“iLearningX”的APP，這個APP里面主要包含了物聯網、大數據、數據中心、人工智能、信息安全、5G、存儲、云服務等等學習內容。ucloud將這些內容分為職業認證、行業認證，ucloud的認證又分為HCIA（ucloud認證工程師）、HCIP（ucloud認證高級工程師）、HCIE(ucloud認證專家)，這些認證可以說是ucloud對你 的一個認可，畢竟是ucloud推出來的，在一些領域還是有一定權威性的。

ucloud數據的學習內容也是分級別的，向工程師主要是掌握一些基礎架構，和一些簡單的操作，基本上有點計算機基礎就可以了；高級工程師就比較難了，向JAVA、以及平臺的操作、以及要有工程師的基礎；專家就更難了，我覺得專家好像什么都要會。

我考的是ucloud認證大數據工程師，大約用了半年的時間來學習理解，還好不是很難，主要以HDFS、Flume、MapReduce、Yarn、Spark、Streaming、Flink、Zoopkeer、Loader為主的內容，我學這個一個是因為ucloud的大數據學習有一定的 層次性，讓我們逐漸的理解，比我們亂學、瞎學效率高很多；在一個以后是不是可以拿著這個證去ucloud打工呢？哈哈，請允許我做一個夢。

大數據都學習些什么，隨著互聯網在近幾年的飛速發展，大數據頁被越來越多的人所熟知，不管是行內的人還是行外的人都紛紛加入這個行業！于是許多的培訓機構也紛紛崛起，開設相關的培訓課程！作為一個未來的十分有前景的行業。成為大數據工程師無疑是迎接一個很有前景的職業生涯，那么大數據工程師，要學習什么內容呢。

其實說到大數據主要學習的技術，最直接的就是從職位需求入手，但是這樣也會有弊端就是導致學習的東西不會很全面。

查看各大招聘網站，BAT等大廠不同的企業要求員工具備的工作技能也是有所不同的，通過這個我們做了一個簡單的分析總結可以為大家參考一下。

大數據培訓的內容：

有什么要求和條件？

大數據學習相比較其他的編程會有一定的難度，需要前提滿足倆個方面的條件。

一是，年齡要滿足國家規定的法定工作年齡，不能夠小于這個年齡，但也不能年齡太大，年齡太大的話可能不太符合企業要求，找工作就會很難。

二是，學歷要滿足本科，因為現在很多地方的相關企業招聘大數據技術人才基本上都是本科起步，這方面也要多加注意。

如果，各方面的條件比較滿足的話，其實大數據的學習也并不像大家說的那么難，只要感興趣適合學習大數據就可以一試。

學習大數據需要循序漸進的學，掌握一套學習方法很重，把需要學習的內容分成幾個階段，系統學習。我簡單的列了一下需要學習的內容，僅供參考。

第一階段

JavaSE基礎核心

Java入門語法、面向對象核心、集合與泛型、線程機制、網絡編程、流程控制結構、異常體系、反射體系、IO流、設計模式

第二階段

數據庫關鍵技術

MySql安裝和使用、DML（數據操縱語言）、DCL（數據控制語言）、存儲過程和函數、JDBC核心技術、SQL語言解析、DDL（數據定義語言）

第三階段

大數據基礎核心

Maven、Hadoop、Hive、Kafka、Linux、Shell、Zookeeper+HA、Flume、HBase

第四階段

Spark生態體系框架

Scala語言、Spark SQL、Kylin、Druid、Sqoop、Spark Core、Presto、Spark Streaming、Redis緩存數據庫、GIT & GIT Hub、ElasticSearch

第五階段

Flink流式數據處理框架

Flink Environment、Flink DataSet、Flink Window、Flink State & Checkpoint、Flink on Yarn、Flink DataStream、Flink Watermark

大數據開發的發展已經趨于成熟，小伙伴在學習過程中可以參考一些案例來學習，同時，由于企業對大數據開發技術的需求量在不斷上漲，市場上的相關大數據開發崗位在逐漸增多，因此，小伙伴入行大數據是一個比較不錯的選擇。

大數據開發技術的學習所涉獵到的知識體系是比較龐大的，所包含的知識是比較多且雜的，因此，小伙伴想要學好大數據開發技術還真不是一件簡單的事，需要小伙伴系統的學習大數據開發技術知識。對于零基礎小伙伴來講，大數據培訓學習是小伙伴獲得大數據開發技術知識的有效學習方式。

隨著大數據開發技術的火熱，市面上出現了很多大數據培訓機構，小伙伴在選擇大數據培訓班的時候，要通過多方面的對比考察了解，理性選擇一家比較靠譜的大數據培訓機構來學習。那小伙伴選擇了適合自己的大數據培訓班之后，在培訓班如何進行學習呢？

1.學習積累相關編程基礎知識

大數據開發技術基礎知識的學習離不開java、Python、R語言等編程基礎的積累，因此，小伙伴在大數據培訓班要以培訓課程內容為主線，學習相應的編程基礎語言，在不斷的學習過程中，豐富自身編程知識結構。

2.注重實戰項目案例的練習

大數據開發技術是一項比較復雜的編程語言，小伙伴想要學好大數據開發技術，除了不斷的積累編程基礎知識之外，還需要練習相關的項目實戰案例，才可能快速的理解學習大數據開發技術知識，通過項目實戰案例的練習，可以鍛煉小伙伴在項目開發過程中解決問題的能力，讓小伙伴更快速的適應公司的工作環境。

3.交流性學習

小伙伴在學習大數據開發技術的過程中，要不斷的去和老師、同學進行交流，在交流的過程中，不斷學習好的編程思路，將這些思路融會貫通，融入到自己的編程思維當中，這樣不間斷的學習，可以更有利的幫助小伙伴成長。

最后，小伙伴在學習大數據開發技術知識過程中，適合自己的學習方法很重要，在這個學習過程中，小伙伴要養成良好的學習習慣，確定自己的發展方向，針對性學習，以用為學。尚硅谷大數據培訓是一家比較靠譜的線下面授教學職業教育培訓機構，老師都是具有一定項目實戰開發經驗和教學經驗的技術大牛帶領小伙伴學習，能夠讓小伙伴更快速的入門大數據開發，同時，培訓班還有相關的大數據視頻供小伙伴下載學習！

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

大數據主要學習：linux.高并發處理，Hadoop，zookeeper，spark，flink這些大框架，但是細分后還是很多的呢[捂臉]

學習大數據需要有java基礎或者python。如果沒有這方面的基礎的話學習大數據會不太現實。如果你有基礎可以著手從以上幾個方面入手學習。如果沒有還是建議先學習基礎語言，基礎語言學好，再學大數據會很輕松哦。給你推薦一家超好的資料，百戰程序員的，他們家資料很全，還細，最主要是免費的，希望對你有幫助[呲牙]

大數據開發工程師是大數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此崗位有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平臺體系結構，比如目前常見的Hadoop、Spark平臺，以及眾多組件的功能和應用，另外還需要掌握至少一門編程語言，比如Java、Python、Scala等。

大數據分析師是大數據領域非常重要的崗位，大數據分析師需要掌握的知識結構包括算法設計、編程語言以及呈現工具，算法設計是大數據分析師需要掌握的重點內容，而編程語言的作用則是完成算法的實現。另外，大數據分析師還需要掌握一些常見的分析工具。

大數據運維工程師的主要工作內容是搭建大數據平臺、部署大數據功能組件、配置網絡環境和硬件環境、維護大數據平臺，大數據運維工程師需要具備的知識結構包括計算機網絡、大數據平臺體系結構、編程語言（編寫運維腳本）等，通常情況下，大數據運維工程師也需要對數據庫有深入的了解。

大數據工程師是做什么的？需要掌握哪些技能？

https://www.toutiao.com/i6711595957814821380/

1. 數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。對于初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型算法則是加分。對于高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的了解。而對于數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

2. 分析工具對于初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。對于高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。對于數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

3. 編程語言對于初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對于高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。對于數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

4. 業務理解業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴于數據分析師對業務本身的理解。對于初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對于高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基于數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對于數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

5. 邏輯思維這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次多帶帶拿出來說一下。對于初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。對于高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業務帶來的影響。對于數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

6. 數據可視化數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。對于初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。對于高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。對于數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

7. 協調溝通對于初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。對于高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。對于數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。

下面是學習資料指南（需要原圖，加我好友，私信索取）：