首先，當前學習大數據并不晚，或者也可以說是正當其時，一方面原因是當前大數據正處在全面落地應用的初期，人才缺口比較大，而且大數據領域對于人才類型的需求也比較多元化，另一方面原因是當前學習大數據會有更好的學習體驗，有大量的學習資料和技術案例可以參考。

[[357427]]

學習大數據要結合自身的實際情況來規(guī)劃學習路線，大數據的技術生態(tài)非常龐大，學習切入點也非常多，從大的人才需求情況來看，可以走大數據分析路線、大數據開發(fā)路線和大數據運維路線。

近兩年隨著大數據技術開始逐漸落地到產業(yè)領域，大數據開發(fā)崗位的人才需求量相對更大一些，而且崗位附加值也相對比較高。

早期學習大數據可以重點主攻大數據的技術體系，但是當前學習大數據除了要重視大數據知識之外，還需要重視行業(yè)場景知識的學習，在工業(yè)互聯(lián)網時代，掌握行業(yè)場景知識的大數據技術人員會有更多的發(fā)展機會，而且也更容易基于大數據技術來完成行業(yè)應用上的創(chuàng)新。

學習大數據一定要為自己營造一個較好的實踐場景，由于大數據技術體系非常龐大，所以如果脫離實踐場景來學習，不僅學習周期會非常長，學習效果也很難得到保障，所以最好能夠邊學習邊應用。

最后，在學習大數據技術的過程中，一定要多與技術專家進行交流溝通，通過自己的實踐之后，再完成相關技術方案的總結，從而形成自己的方法論。