隨著大數據技術的呼聲只增不減，越來越多的人開始了對大數據技術的學習，在這里對參加大數據學習的同學提出幾點建議！

1、應屆生學習大數據

個人覺得應屆生應該打好基礎，大學本科一般都會開設數據結構，算法基礎，操作系統，編譯原理，計算機網絡等課程。這些課程一定要好好學，基礎扎實了學其他東西問題都不大，而且好多大公司面試都會問這些東西。如果你準備從事IT行業，這些東西對你會很有幫助。

至于學什么語言，我覺得對大數據行業來說，Java還是比較多。有時間有興趣的話可以學學scala，這個語言寫spark比較棒。

集群環境一定要搭起來。有條件的話可以搭一個小的分布式集群，沒條件的可以在自己電腦上裝個虛擬機然后搭一個偽分布式的集群。一來能幫助你充分認識Hadoop，而來可以在上面做點實際的東西。你所有踩得坑都是你寶貴的財富。

然后就可以試著寫一些數據計算中常見的去重，排序，表關聯等操作。

對于很多面試官來說，面試應屆生就問你的基礎，筆試大多是數據結構和算法方面的，如果你基礎不錯而且有一定的大數據方面的經驗，基本上都會過。

2、對有一定編程工作經驗想轉行的，來學習大數據技術

主要考察三個方面，一是基礎，二是學習能力，三是解決問題的能力。

基礎很好考察，給幾道筆試題做完基本上就知道什么水平了。

學習能力還是非常重要的，畢竟寫Javaweb和寫mapreduce還是不一樣的。大數據處理技術目前都有好多種，而且企業用的時候也不單單使用一種，再一個行業發展比較快，要時刻學習新的東西并用到實踐中。

解決問題的能力在什么時候都比較重要，數據開發中尤為重要，我們同常會遇到很多數據問題，比如說最后產生的報表數據對不上，一般來說一份最終的數據往往來源于很多原始數據，中間又經過了n多處理。要求你對數據敏感，并能把握問題的本質，追根溯源，在盡可能短的時間里解決問題。

基礎知識好加強，換工作前兩周復習一下就行。學習能力和解決問題的能力就要在平時的工作中多鍛煉。

對大數據技術基礎知識不扎實的同學，建議還是先掌握基礎技術，外加一些簡單的項目進行練習。