零基础学习大数据还是建议先确认一下自己是否适合学习大数据。
大数据涉及到的知识点比较广，建议理科生学习，但并不是说文科生就不能学，而是要根据个人综合看的。
学习途径的话，无非是自学或是报大数据培训机构学。
这两种方式各有利弊。无论自学还是java培训机构，都离不开您自己坚持不懈的学习。即便毕业之后也必须要随时充电。如果您想要找到一份工作之后，就以逸待劳，没有准备好在职业生涯终身学习，请您绕道。技术不断更迭，跟不上技术潮流注定淘汰，还不如早早的另辟道路。
如果非得说学习大数据有什么好的学习方法的话，那就是在理解的基础上练习。多练习多巩固。
一、基础知识学习：
1、如果您此前对于数据库等方面的知识没有涉及，在学习大数据之前，建议先掌握基本的数据库知识，例如目前流行的关系型数据库管理系统MySQL， 非关系型数据库MongoDB，开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库Redis等相关的知识；
2、Java 是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。由于Java目前有不同的方向，如果是关于大数据方面可以着重学习标准版JavaSE；
3、能够熟练掌握Linux系统，由于大数据相关的软件都是在Linux上运行，因此能够熟练使用Linux系统对大数据相关软件的操作相当重要，也能够对后面学习理解hadoop、HBase等大数据的软件的运行原理；
大数据如何学习
二、Scala基础：
Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成；
三、Hadoop技术模块；
Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。它拥有高容错率的特点，设计是用来部署在低廉硬件上；这个平台目前已经成为了大数据的代名词，通过对Hadoop的学习就能够明白并使用大数据；
大数据如何学习
四、Spark技术模块；
Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要；
五、大数据项目实战；
在经过以上的学习之后，需要进行大数据项目的实践，通过进行建模、分析和运算最终将学到的知识用于实践当中；
1.以用促学。小伙伴在学习大数据开发技术的过程中，要确定自己的发展方向，在学习大数据的时候，以用促学是最为直接和有效的学习方法。这种学习方式不仅仅对在大数据培训班学习的小伙伴来说是有一定的帮助，对广大从业者学习也是有一定的指导性学习，这种学习方式不仅能让小伙伴提高学习效率，还能提升职业价值。
2.注重项目实战案例练习。项目实战案例练习对小伙伴学习大数据开发技术有一定的帮助，由于当前大数据技术体系已经趋于成熟了，所以会有很多案例可以参考学习，这个过程能够积累大量的大数据应用经验。另外，通过案例来学习大数据，还会积累一定的行业场景知识，这也会增加学习者的大数据落地应用经验。
3.注重交流。在学习大数据的过程中，初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络，如果能够把握住学习大数据的关键问题，那么往往会提升学习效率，这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据工程师需要学习哪些知识?
一、从入门到进阶，大致罗列了8大学习阶段：
第一阶段 Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
第二阶段 HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
第三阶段 JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
第四阶段 Linux&Hadoopt体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
第五阶段 实战(一线公司真实项目)
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
第六阶段 Spark生态体系
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算
第七阶段 Storm生态体系
storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解
第八阶段 大数据分析 —AI(人工智能)
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
1、Python机器学习
2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理;
学习大数据 的方法技巧：
一：提升学习能力
很多人问这是什么技巧，我们都知道，学习能力不同，那么在学习效率上就会产生很大的差别，在学大数据上也是一样。学习能力是天生的吗?当然不是，我们都知道学习能力是后天可以培养的，学习能力也不是随随便便可以培养的，每个人的学习能力都不一样，你要做的就是把你的学习能力提升，那么在大数据学习上你就会轻松很多。
二：保持良好的心态
学大数据心态很重要，我们都知道大数据的学习不是那么容易的，有时候你越想快速的把大数据学好，反而越静不下心来学，学着学着有时候会莫名的感觉到厌倦，想放弃大数据的学习，这时候你就需要保持良好的心态，比如遇到难题，鼓励自己不要放弃，在大数据的学习上保持良好心态，你才不会轻言放弃。
三：坚持、坚持、再坚持
学习最忌讳的就是一曝十寒，不能坚持。知识是个累积的过程，坚持下去才会有所获。学习大数据过程中也会遇到很多的诱惑，比如更多比大数据新潮的IT技术出现了，又比如云计算、人工智能你觉得发展的比大数据要好，这时候千万别动摇，见异思迁是最不可取的，如果中途放弃，不仅浪费时间和精力，还会一无所获，得不偿失。
大数据涉及到的知识点比较广，建议理科生学习，但并不是说文科生就不能学，而是要根据个人综合看的。
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