2018年随着当代信息技术的迅猛发展，大数据在人们的工作、生产、生活、学习、娱乐等方面，人们想开始学习大数据的时候，最常问我的问题是，“我应该学Hadoop(hadoop是一款开源软件，主要用于分布式存储和计算，他由HDFS和MapReduce计算框架组成的，他们分别是Google的GFS和MapReduce的开源实现。由于hadoop的易用性和可扩展性，因此成为最近流行的海量数据处理框架。),分布式计算，Kafka(Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式基于发布/订阅的消息系统),NoSQL(泛指非关系型的数据库)还是Spark(Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处)?”

而我通常只有一个答案：“这取决于你究竟想做什么。”

科多大数据带你来分析一下，零基础入门学习大数据可以从事哪些工作呢？

(1)大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

(2)大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。他们熟悉工具或算法、编程、包装、优化或者部署不同的MapReduce事务。他们以大数据技术为核心，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。

(3)大数据分析师：运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作。他们最大的本事就是能够让数据道出真相;此外，他们还拥有某个领域的专长，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。

(4)数据可视化工程师：具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好的进行大数据应用开发，发现大数据背后的巨大财富。

你适合大数据什么方向呢?

现在我们已经了解了行业中可供选择的职业种类，让我们想办法来确定哪个领域适合你。这样，我们才能确定你在这个行业中的位置。通常来说，基于你的教育背景和行业经验可以进行分类。

例1：“我是一名计算机科学毕业生，不过没有坚实的数学技巧。”

你对计算机科学或者数学有兴趣，但是之前没有相关经验，你将被定义为一个新人。

例2：“我是一个计算机科学毕业生，目前正从事数据库开发工作。”

你的兴趣在计算机科学方向，你适合计算机工程师(数据相关工程)的角色。

大数据学习之路

核心是，大部分大数据技术都是用Java或Scala编写的。但是别担心，如果你不想用这些语言编写代码，那么你可以选择Python或者R，因为大部分的大数据技术现在都支持Python和R。

因此，你可以从上述任何一种语言开始。我建议选择Python或Java。

接下来，你需要熟悉云端工作。这是因为如果你没有在云端处理大数据，没有人会认真对待。请尝试在AWS，softlayer或任何其他云端供应商上练习小型数据集。他们大多数都有一个免费的层次，让学生练习。如果你想的话，你可以暂时跳过此步骤，但请务必在进行任何面试之前在云端工作。