互联网时代到来的时候，想必有很多人想做IT行业，但是学历太低啦。怕花了时间和精力来学习IT相关知识，最后却找不到相应的工作，一起努力不要使付出白费，所以说要认真对待自身的选择。
1. 因为大数据是IT行业中比较炙热的项目，学习大数据相关知识就能够赶上大数据的热潮，满足当下各个用人单位的岗位需求。
2. 其次是因为大数据人才缺口大，各个用人单位对于大数据相关岗位的员工薪资待遇都比其他岗位要理想一些。对于学历这个问题，一般来说，当你没有任何基础的时候，能拿的出手的只有学历，本科生当然竞争不过研究生。但是随着工作时间久了，你的能力达到了这个职位的要求，学历就不重要了。尤其是对业务能力要求比较高的数版据分析师、数据挖掘师这些职位，你的行业知识和业务理解能力在很多情况下比学历更加重要。所以学习什么技术不要盲目跟风，要结合自己的专业背景和兴趣偏好，选择你更加喜欢或更加信任的专业。
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作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，大数据技术经过多年的发展，已经形成了一个庞大且完整的知识体系，对于初学者来说，可以根据自身的知识基础和能力特点来选择学习的切入点，而不同的切入点也可以向不同的方向发展。
对于没有基础的初学者来说，可以按照以下几个步骤来学习大数据技术：
第一：编程语言基础。编程语言是学习大数据技术的一个重要基础，未来不论是向大数据开发方向发展，还是向大数据分析、大数据运维等方向发展，都需要具有一个扎实的程序设计基础。当前Python语言在大数据领域有比较广泛的应用，而且Python语言也比较容易掌握，所以从Python语言开始学起就是不错的选择。对于初学者来说，即使没有任何计算机基础知识，Python语言也是完全可以通过自学来掌握的。
第二：大数据平台基础。大数据平台是学习大数据技术的重点，大数据平台能够提供各种大数据技术服务，不论是大数据开发（应用）还是大数据分析，通常都需要借助于大数据平台来完成。初学者可以从开源的大数据平台开始学起，比如从Hadoop、Spark开始学起就是不错的选择，而学习大数据平台一定要重视实验。这部分内容比较多，所以学习周期也会相对比较长，初学者如果能够得到专业人士的指导，会明显提升学习效率。
第三：机器学习基础。机器学习是大数据技术体系中的重要一环，作为大数据分析的两种常见方式之一，机器学习在当前的大数据领域也有非常普遍的应用。学习机器学习的过程不仅能够加深对于大数据的认知能力，同时也会为后续的学习和实践奠定一个扎实的基础。学习机器学习知识需要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数和概率论。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
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大数据相对来说还是有一定的难度的，但也不是特别难学。是否能学的会还是要看你自己的努力成分有多少，选择的大数据培训学校好不好。如果你自己的学习能力没有问题也愿意坚持去学习，那么，只要选择一家比较靠谱的大数据培训机构就可以很好的完成学习。
其实，大数据专业的学习也没有大家想象的那么难学，只要用心学习就一定能够学的好。因为世界上没有难学的知识，只有不努力的学员，任何知识的学习都是需要坚持和努力，学习实际上是一个心态的问题，所谓世上无难事，只怕有心人。
目前大数据学习主要有俩个方向比较受欢迎，一是大数据开发，二是数据分析与挖掘。一般大数据培训机构也是针对这俩个方面进行教学和课程的设计，一般男生学习的大数据开发方向比较多，女生学习大数据分析的比较多。不管是选择那个方向去学习，内容都是比较多的，也需要大家很认真的学习才行。
学习大数据主要是俩个方面需要大家注意：
1、一定要找一个专业的大数据培训机构，课程内容要从基础到高级循序渐进的逐步深入。现在大多数基础内容都是java编程，然后才是真正的大数据技术的学习，因为想要学习大数据必须要有一定的编程基础才行。
2、在大数据培训学习过程中一定要多问，多练，多交流，遇到不会的要及时进行解决，千万不要积累问题，课下要和同学多去交流，这样有利于学习。
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大数据时代已经来临，以前的存储容量和数据量都不太大，所以大数据没市场，而现阶段是数据爆炸的时代，对大数据的存储，处理就成为了急需解决的问题了。
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你好，很高兴回答你的问题。
很多想入门大数据的朋友，内心都会有这样的疑问：大数据好学吗？我能学好吗？在选择大数据之前，我们先来看看大数据发展前景如何。
大数据作为一个全新互联网的产业，大数据仍然处于快速发展初期，在这个快速发展的领域，每时每刻都在产生新的事物。从整体发展角度评价，大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。各企业对于大数据人才的需求大，但目前大数据专业人才少，薪资高，可以说就业前景是非常乐观的。
大数据这个专业，说实话，其实是存在一定难度的，它对学习者的思维逻辑能力要求比较高，如果没有一定基础的话，可能你就要花费比别人多的时间去学习，其实在接触任何新领域的时候，如果没有什么基础，学习什么都不容易。但是如果你坚定了想法，想要进入这个行业，那么，你可以去找一个靠谱的学校进行系统专业的学习。大数据这个专业，需要进行专业化的学习，而且学习的最终目的其实都是为了就业，所以除了掌握基本的理论以外，还应该多做项目实训，多多实践。自身的自觉学习和持续学习是很重要的，毕竟这个时代更新换代的速度非常快，需要保持学习。毕竟与之对应的是高薪好前景，要回报首先就得有付出。
在南京的朋友可以来安德门这边的中博看看，有个大数据学院还是蛮不错的，当然了，适合自己的才是最好的，建议多实地考察。
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中国大数据产业进展显著
过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
1、在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。
卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
2、在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;
在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点;在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。
3、在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。
据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2015年我国大数据产业规模已达2800亿元。截止至2017年我国大数据产业规模增长至4700亿，同比增长是30.6%。初步测算2018年我国大数据产业规模达到5400亿元左右，同比增长15%。预测在2020年我国大数据产业规模将突破万亿元。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
2015-2020年我国大数据产业规模统计情况及预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
4、在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。
未来三年中国大数据产业将呈现四大发展特点
未来三年，是我国大数据发展转型的重要机遇期。大数据的发展本身也呈现着一些趋势。在我看来，未来三年大数据行业有可能会呈现出如下特点：
1、大数据新技术继续快速发展
未来大数据技术将会沿着工具平台云化部署、多业务场景统一处理、专有高性能硬件适配几个方面进行突破。目前大数据技术工具的主要应用模式为应用企业在自建机房内独立部署，其存在资源浪费、弹性能力不足、管理复杂等缺点，这些缺陷可以通过基于云计算技术的云化部署方案解决，助力大数据技术工具的快速落地和应用;同时大数据技术工具主要瞄准的是分析型业务场景，但随着电子商务以及智能终端的爆发性发展，转账、计费等事务型业务场景也需要大数据处理能力，所以未来的多业务场景统一处理技术将会得到充分发展;最后由于GPU/TPU等专用硬件的发展，此类专用硬件能够助力某些大数据技术进行突破性升级，所以对新型硬件的适配成为很多大数据企业未来研发计划的重点。
2、数据流通共享将迎来关键突破
这些年，推动数据开放共享的政策举措一直在加强，然而效果与预期还有差距。可以说，技术手段将是数据流通共享瓶颈突破的关键。未来三年，随着同态加密、差分隐私、零知识证明、量子账本等关键技术的性能提升和门槛降低，随着区块链、安全多方计算等工具与数据流通场景进一步紧密结合，数据共享和流通将有望再前进一大步。
3、数据服务合规性将成为行业关注重点
近两年来，随着欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的颁布和正式实施，个人信息保护的重视程度被提到了前所未有的高度。GDPR对数据主体的权利规定细致入微，其“数据可携权”“被遗忘权”等方面的规定可能会对我国数据立法带来一定的参考。对我国企业来说，数据服务合规性的重要程度进一步提升，将对企业业务开展带来重大影响。目前中国信息通信研究院正在着力推动的“可信数据服务”计划也正是契合了行业的这一需求。
4、数据资产管理重要性将进一步提升
随着大数据应用进入深水区，企业将越来越重视数据资产管理方法论体系建设——即从架构、标准、研发、质量、安全、分析到应用的统一，从而实现技术到业务价值的转化和变现。未来三年，数据资产管理将仍是企业数据部门面临的难点与挑战。即使是领先的科技型企业，在数据资产管理这一课题上仍在不断探索新的方法，如全链路智能管理体系、数据资产的贡献度、数据基线度量与质量规范的工具化、可视化等。
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大数据是未来的发展方向之一，比如目前很火的人工智能，需要大数据作为支持，人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。此外，随着信息产业的迅猛发展，大数据应用逐渐落地，行业人才需求量也在逐年扩大。大数据成为目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析、大叔就开发等大数据人才成为市场紧缺型人才，薪资水平也水涨船高。大数据人才需要一定的技术性，高校培养出来的人才和企业所需的人才严重不符，导致大数据人才奇缺，因此一个熟练的大数据技术工程师，很受用人单位的重视。大数据的未来发展前景还是很值的期待的。从市场人才需求来看，大数据行业人才缺口大，从业者相对较少，企业对人才求贤若渴，所以，就业机会还是比较多的，越早进入行业优势也越大。从行业薪资来看，大数据也是IT行业中比较高薪的职业之一，2018年一线城市大数据开发人才月薪资15-20k，根据某招聘网站数据，2019年上半年AI&大数据领域后端开发人员企业平均月薪29k+。
大数据行业提供的岗位也是比较丰富的，从就业方向来看，大致有：大数据开发、系统平台研发和大数据分析。你所提到的大数据工程师也是其中一个岗位，属于大数据开发方向的，这个岗位也是大数据行业人才需求较大的。除了大数据工程师，当然还有很多大数据工作的岗位，如：大数据架构师、大数据运维、大数据仓库管理、大数据分析师、ETL工程师等。
报班学习大数据好不好就业，还是要看个人的学习效果的。一方面是个人的努力程度，是否能够拿出十足的劲头来学习大数据，而且还要有毅力坚持学完；另一方面也要看机构的教学实力，比如师资力量、教学的硬件设施（真实集群服务器）、机构的就业指导能力等等。这其中，个人的努力至关重要，机构的选择也很重要，
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从现在的大环境来看，大数据是一个很好的转型机会。大数据属新兴领域，全球人才约30万，而市场需求在100万量级，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易，职业发展潜力巨大。随着人工智能的爆发，还会有大量企业进入大数据领域，中国IT环境将重新洗牌，这是程序员们转型可遇而不可求的机遇。处于行业风口的大数据，岗位溢价让人咋舌，普通的大数据工程师在全国的平均薪资是20910元/月，在一线城市的起薪更高。
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