学习大数据要结合自身的实际情况来规划学习路线,大数据的技术生态非常庞大,学习切入点也非常多,从大的人才需求情况来看,可以走大数据分析路线、大数据开发路线和大数据运维路线。
近两年随着大数据技术开始逐渐落地到产业领域,大数据开发岗位的人才需求量相对更大一些,而且岗位附加值也相对比较高。
早期学习大数据可以重点主攻大数据的技术体系,但是当前学习大数据除了要重视大数据知识之外,还需要重视行业场景知识的学习,在工业互联网时代,掌握行业场景知识的大数据技术人员会有更多的发展机会,而且也更容易基于大数据技术来完成行业应用上的创新。
学习大数据一定要为自己营造一个较好的实践场景,由于大数据技术体系非常庞大,所以如果脱离实践场景来学习,不仅学习周期会非常长,学习效果也很难得到保障,所以最好能够边学习边应用。
最后,在学习大数据技术的过程中,一定要多与技术专家进行交流沟通,通过自己的实践之后,再完成相关技术方案的总结,从而形成自己的方法论。