大数据方向，除了Hadoop，还有什么可学的？

二、大数据的工作方向，主要分为:

1. 大数据工程师

2. 数据分析师

3. 大数据科学家

4. 其他（数据挖掘等）

spark,下一代hadoop。spark的生态比hadoop更全面，更有优势，推荐关注学习。

光Hadoop那一套就够喝一壶的。搞好这个已经很不容易。如果还要进阶，分两个方向发展，一个是继续走Hadoop类的数据基础设施达人之路，spark、kafka、storm、分布式rdbs等一系列架构。第二是走机器学习类的数据应用牛人之路，经典的学习算法、CNN、rnn那一套，tf、caffe2之类的框架，Python、r数据分析利器都需要了解使用。

这两个是所有拥有大量数据的企业必须面对的问题。所以走那一条都会有钱途。但个人觉得，第二条显然要更好玩更有趣。TB、pb级的数据日常接触不到也没有实用可能，但机器学习算法就不同了。脑洞大开可以玩到很多有意思的东西哦！

hadoop可以处理离线数据，spark可以处理离线或者实时数据，然而，现在机器学习，人工智能很火，人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。所以，今后的学习方向应该以这些为主。为中国人工智能而努力。