如何学习大数据的基础知识？就业行不行？

1.具有一定的数学，统计和计算机基础知识，尤其是数据分析方面的知识，要成为一名优秀的数据分析师，您必须在数学和统计学上有扎实的基础。

2.学习操作Linux系统；

3.至少学习一种编程语言：建议使用Java/Scala/Python。如果您要走大数据开发道路，请学习前两种语言；如果要走数据分析道路，请学习Python。

4.主流大数据处理框架：学习这两个系统中常用的工具，例如Hadoop/Spark和HBase，Hive，Zookeeper，Sparkstreaming等。

5.查找并实践实际的大数据项目，了解大数据技术的原理，克服它们，并积累大数据项目的早期经验。

很难找到大数据工作吗？

大数据学习可以完成许多任务，例如：Hadoop研发工程师，大数据研发工程师，大数据分析工程师，数据库工程师，Hadoop运营和维护工程师，大数据运营和维护工程师，Java大数据工程师，Spark工程师，大数据分析老师等都是可能的工作！不同地区具有不同的技术知识，因此您必须全方位学习并一一打破！

大数据的就业状况受多种因素驱动，包括：

1.您学会了真正的大数据技能吗？

1.学习能力

2.是否掌握实际的大数据技能

3.您是否具有大数据项目的实际经验

2.学历（大数据开发需要高等学历，最低标准为或更高）

3.个人个性（适合大数据开发行业，您是否可以与团队合作，是否擅长与团队进行沟通和整合等）

大数据工程师的薪水在IT行业一直很高。影响您的最重要因素是您的工作水平和工作能力。在技术职位上，您能够依靠技术来提供得到它。

为什么有些人在学习大数据后能得到，而有些人却找不到工作？有两个原因。

1.个人因素

每个人采用新技术的水平和能力都不尽相同，因此学习效果也不尽相同。

有些学生离开教室时没有认真遵循老师的想法，课后没有认真复习，也没有操纵练习代码，这自然会导致学习效果差。

而且，每个人对学习都有不同的态度。有些是专门从事学术研究并且对代码有特殊爱好的人。他们不是具有简单机械动作的程序员，而是充满灵魂的程序。成员，代码注入在他自己的脑海中，代码活在他的手下。但是，有些人对代码不感兴趣，仅通过记忆就可以完全学习，因此他们只学习代码的表面而不知道如何使用它。简而言之，学习兴趣决定学习效果！

2.培训机构的组成部分

对于刚进入大数据领域的人来说，机构教官的作用非常重要，他们可以教授真正的大数据技能或其他要学习的知识。

讲师的水平，是否有大数据项目的实际经验，课程是否来自培训机构，讲座的内容是否最新以满足市场需求，是否包含当前流行的大数据技术，由于老师是独立授课，因此对学习效果影响很大，培训后的工作指导非常重要。