如何从零开始、系统地学习大数据？

最好的学习是在公司去实践，然而没基础是进不去公司的，所以进公司之前可以拿一段时间去系统学习，我是自学后进入公司的，半年前，我还是一名.net程序员，每天做不完的业务系统，不会java，不会linux，不懂分布式......后来从朋友那里获得全套学习视频，其实就是他们花钱去培训的视频，然后一有空就看视频学习，自己装一个linux虚拟机，跟着视频搭环境，写代码，开始的时候，我觉得里面的思想、架构真的很厉害，所以学得很勤，而后面要学的组件越来越多，不免会感到枯燥，甚至是痛苦，但这个时候千万不要放弃。我的视频是三十多天的课程，而后面很多课程是跳过去的，因为要上班，所以断断续续学习了半年才看完，而真正学习的时间大概两个月，每天花三个小时左右，期间我朋友经常问我准备什么时候去找大数据开发工作，我都说我没准备好，其实是没有信心，我看完大部分视频后，觉得那些组件已经会使用并且知道其基本原理，然后又看了很多面试题，觉得差不多了，开始投简历，面试的时候你不能说你是刚自学的，也不能说你没这方面的经验，面了几家公司，感觉什么问题都答上了一些，但是什么都答得不好，当时的想法是，面试也是学习，一个月面试不上就两个月，而幸运的是，第一家公司给了我offer，当时真的很惊喜，这么久的努力终于有了回报，到公司上班后，自己私底下还有继续学习，理论加实践，我感觉我每一天都在进步！希望我的经历对你有用。

目前大数据使用越来越普遍。从某种意义上来说，IT开发已经从过去单纯的用户提供信息向以大数据为支撑的为用户提供各种个性化智能服务系统转变。

如何从零开始、系统学习，话题比较宽泛，如果真的系统学习后再去工作那么可能公司的招聘要求会更高，建议可以边工作边学习。

学习大数据都需要掌握哪些知识呢？

1、Python语言数据抓取，这个没有什么可说的，没有数据抓取，没有数据源，后边的都无从谈起；

2、Hadoop,storm,nosql数据抓取后需要对数据进行统计，进行计算，进行存储，这几个要掌握的，同时各种关系型数据也还是要了解的。

3、数据抓过来了，也处理了，做为对业务的支撑要把数据提供给系统来使用，各种消息队列中间件也需要了解一些。

4、大数据的处理更多的是服务端的，一般都是使用linux操作系统，操作系统的命令要掌握，大数据需要系统资源，一些的运维知识也需要掌握。