自学大数据怎么样？

我在大数据领域工作多年，有比较丰富的行业经验和工作经验，这里来聊聊大数据的学习。

大数据包含的范围很广，包括大数据底层平台的搭建和运维、数据仓库建设、数据架构、数据计算及BI、实时计算、数据挖掘、数据分析、数据产品等等，要想学习大数据，首先你要选择一个方向。

选定方向之后，可以从以下几个方面去学习：

第一，跟行业内的前辈取经。现在社会上有很多各种各样的meetup以及各种技术讨论群，多加一些，找到比较靠谱的，多交流多学习，并且最好能更大牛们打听到有哪些经典书籍。

第二，经典书籍一定要读，对整个体系有个系统的理论基础。

不推荐自学，太累了。而且这块出来工作，工资非常高。国家大力发展这块的东西。这么好学的话，也就没这么高的待遇了。

除非本人自学能真的是强，不然还是建议报个培训班之类的。自学说不动遇到个小问题就卡主了，导致后面的东西完全学不了。有人教会好很多，轻松很多。

可以淘宝找一些销量好的大数据书籍看看，或者买一些视频，那种录制的视频淘宝应该挺便宜。买了先试试，觉得有效果能学的进去，就沉下心去研究也可以的

个人是做java，当初想自学没成功。后面报的脱产的培训班，目前也工作四五年了，当时培训过出来找工作也稍微自信一点，毕竟专门学过。自学的话，找工作可能都没什么底气，个人观点。主要还是看自身吧

学习大数据的同学分以下三种分类：

1、零基础小白，对大数据行业一无所知;

先关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料(大数据的基础必备技能)和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。在学习了一段时间之后，如果觉得自己还能应付的来，就继续寻找大数据基础视频和书籍，一步一个脚印的来；如果觉得觉得自己入门都很难，要么放弃，要么为自己投资一把，去参加加米谷小班面授的大数据培训班学习。

2、有浅层编程基础，对大数据行业略知一二;

先吃透自己所修的编程语言，Java/Scala/Python等，然后从Hadoop、spark入手对大数据的技术研究学习，学习过程中也要不断的考量自己的学习效果，学习效果好的可以继续按这个方法来；如果学习效果不好的，可以报班大数据培训。

大数据学习无外乎就是两种：自学和培训。

自学的话是能学会的，但是时间周期很长，对于0基础的人来说，成功率也不是很高，因为大数据本身难度就比较大，0基础开始会遇见很多问题，容易放弃。如果是有编程基础的话，就可以选择自学，成功率也很高，不会像0基础那样困难。

培训的话，时间周期比较短，学习的更加系统，有人讲解，遇见问题可以当场解决，学习氛围也要好一些，就是成本比较高。

综上，自学能学会，但是会非常困难，自身要求也非常高，如果是0基础的话建议培训。

虽然现在大数据人工智能发展的很好，但是自学的话还是很难达到公司要求的，天天在网上找一些免费的资料和视频看，但是遇到问题了也没人能帮我解决的，所以学的很吃力也很慢，所以说啊，自己自学比较浪费时间还学不好

综合考虑的话还是培训比较好，自学需要考虑的因素太多了

自学缺点

1、自学的时候如果遇到难题没人帮忙解答，自学难度大

2、学习的知识不够系统，都是这里学一点那里学一点很难关联上

3、自学缺乏实战经验，都是书本知识