大数据行业目前炒的很是火爆，但是大数据的发展依然并不是很成熟，尤其是对于一些小白。了解系统的学习大数据的方法将更有利于自己更加快速有效的去学习大数据。分享一下零基础如何学习大数据。
第一、对于初学者尤其是编程小白，Linux、Java的学习是必须的。但这并不代表我们非要研究透这些，我们只要学习对我们大数据有利的方面就可以，比如java我们只需要学习javaSE及javaEE的部分知识点。因为大数据里的hadoop、hbase、spark等都是在linux上运行的，所以linux也是我们入门大数据的必修课之一。
第二、学习大数据的主要技能，如：Hadoop、HBase、Hive、Scala、Spark、Python等，前期并不建议看书。
第三、自学能力的培养，很多教学资源并不是现成的，大家应该有意识的去寻找一些社群、论坛、博客之类的资源型账号，这对于自己了解最新的行业动态以及打开自己的知识面有着巨大的作用。
其实很多学习大数据的学员反应，自学往往效率很低，自学大数据需要非常强的学习能力。而且有着众多的影响因素，所以对于很多的求学者而言，尤其是那些自控能力差的学生，建议还是去大数据培训机构系统的学习一下。加米谷大数据有着专业的讲师、国家大数据标准组成员亲自授课、面向企业实战的课程大纲、以及一线互联网企业的真实项目实训。
我知道，自己一个人学习大数据是真的很难，如果你想找个人带带你学的话，或者学的
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大数据这个行业火热程度还在加剧，学习大数据已经逐渐的成为IT界的新方向。加之市场需求的不断扩大，人才缺口的不断扩大，未来将会有更多的开发人员、零基础人员、求学者进入这个领域，可以说在这个大数据爆发的“元年”学习大数据可谓是正当时。
大数据学习要勇于实践，不要纸上谈兵：数据科学还是数据工程？
大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值，数据科学还是数据工程是大数据学习要明确的关键问题，搞学术发paper数据科学OK，但要大数据应用落地，如果把数据科学成果转化为数据工程进行落地应用，难度很大，这也是很多企业质疑数据科学价值的原因。且不说这种转化需要一个过程，从业人员自身也是需要审视思考的。
工业界包括政府管理机构如何引入研究智力，数据分析如何转化和价值变现？数据科学研究人员和企业大数据系统开发工程人员都得想想这些关键问题。
目前数据工程要解决的关键问题主线是数据(Data)>知识(Knowledge)>服务(Service)，数据采集和管理，挖掘分析获取知识，知识规律进行决策支持和应用转化为持续服务。
解决好这三个问题，才算大数据应用落地，那么从学习角度讲，DWS就是大数据学习要解决问题的总目标，特别要注重数据科学的实践应用能力，而且实践要重于理论。从模型，特征，误差，实验，测试到应用，每一步都要考虑是否能解决现实问题，模型是否具备可解释性，要勇于尝试和迭代，模型和软件包本身不是万能的，大数据应用要注重鲁棒性和实效性，温室模型是没有用的，训练集和测试集就OK了吗？
大数据如何走出实验室和工程化落地，一是不能闭门造车，模型收敛了就想当然万事大吉了；二是要走出实验室充分与业界实际决策问题对接；三是关联关系和因果关系都不能少，不能描述因果关系的模型无助于解决现实问题；四是注重模型的迭代和产品化，持续升级和优化，解决新数据增量学习和模型动态调整的问题。
所以，大数据学习一定要清楚我是在做数据科学还是数据工程，各需要哪些方面的技术能力，现在处于哪一个阶段等，不然为了技术而技术，是难以学好和用好大数据的。
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