大数据对于零基础者是否适合学习？

大数据入门不像学一门编程语言，自学一段时间就OK了。大数据是需要站在编程的基础上学习的，所以零基础的同学建议不要轻易入坑，但如果你已被大数据的就业前景和薪资迷得鬼迷心窍，又或者真的喜欢这行到骨子里，倒是可以尝试一下。因为没有什么比欲望更有动力。

零基础学习大数据需要从以下几个方面入手：

首先，大数据学习路线要明确，第一步：要进行大数据开发语言及其他基础的学习。第二步：学习理论及核心技术。第三步：真实项目案例实战。

1、计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建议从java入手，容易学而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序

那在学习Java的时候，我们一般需要学习这些： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。

2、大数据相关的学习。

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长。大数据部分，包括hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，分布式存储、分布式计算框架等技术，还要熟悉大数据处理和分析技术。如果要完整的学习大数据的话，这些都是必不可少的。

3、实战阶段。

不用多说，学习完任何一门技术，实战训练是很重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。

一般来说，零基础学习大数据大概就是分为这3个阶段，学习大数据不是件容易的事，但是只要你能多努力，积极地解决自己的疑惑，多练手，相信你一定可以掌握这门技术。

在时下商界的流行语中，很难找出一个比“大数据”更吸引眼球的术语了。大数据的颠覆和创新作用几乎在每个行业都有体现。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。
想知道零基础是否适合学习大数据，我们先来看看大数据需要学习什么？

一、编程语言基础
新手学大数据，首先要具备的是编程语言基础，如Java、C++等，要初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态和数据流及对象流等基础，编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。

二、Linux系统的基本操作
Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，大数据的组件都是在这个系统中跑的。重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台有Ubuntu、Centos。内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等。

三、数据库
只要跟数据打交道就离不开数据库，SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能，当然，学习大数据SQL也是必经之路。

四、Hadoop架构设计
要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，完成大数据环境的配置搭建。也是学习大数据的第一步。
Hadoop生态体系HDFS分布式文件系统；MapReduce分布式计算模型；Yarn分布式资源管理器；Zookeeper分布式协调服务；Habse分布式数据库；Hive分布式数据仓库；Sqoop大数据迁移系统；Spark的基本应用等，是大数据生态圈的组件和作用。

五、机器学习
要使得大数据相关内容得到应用，则必然会涉及大量机器学习及算法的内容，发挥出大数据的优势，让你的办公效率更快，更强。这也是大数据最大的优势所在，使得计算机性能得到最大的利用。
0基础，逻辑思维能力强。
如果你认为自己的逻辑思维能力很强，想通过学一门技术来获得高薪能力，那你不妨一试。很可能，这就是适合你的高薪之门。
数学/统计学/物理学专业。
如果你大学学的是数学、大数据收集或分析、统计学、物理学等相关方向。那未来，
注定你在这个领域表现不俗。
传统运维转开发。
如果你之前从事的是运维工作遇到瓶颈想转开发岗位，那Python将帮助你成功转型。
由此可见，零基础的同学们也是适合学习大数据分析的，只要你有足够的热情、兴趣、毅力就能学有所成。
以上回答希望对你有所帮助

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低的四大特征。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析；大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。

可以学，但是最好具有一点基础。

大数据学习相对其他专业来说还是有难度的，选择培训机构的时候可以深度了解一下机构的口口碑、师资、就业、课程、费用等等方面的情况，大数据相对来说还是更适合有基础的人学习。