很多学大数据的同学都会纠结，是Python还是Java或者是Scala？其实每一个同学都要搞清楚一件事情，编程语言仅仅是一个工具。编程语言于应用场景有直接的关系，所以学到不同阶段，遇到不同场景，就需要接触新的编程语言。
从大数据领域的岗位划分来看，主要涉及三类岗位，分别是大数据开发岗位、大数据分析岗位，运维岗。也有人在大数据培训之前不知道自己是否合适学习，建议大家可以在选择培训之前进行自学。
一、Python+大数据学习
- 开发入门：MySQL数据库
- 核心基础： Hadoop
- 数仓技术： Hive数仓项目
- PB内存计算： Python入门 → Python进阶→ pyspark框架 → Hive+Spark项目
高清图请到黑马程序员官网查看
二、Python+大数据学习资源
学习大数据，从需求来看的话有偏技术型的也有偏业务型的。偏技术的型的有大数据开发工程师、大数据分析、挖掘工程师、数据工程师，业务型的有商业数据分析等。下面的学习资源基本上都涵盖了。
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大数据的基础学习要从数据获取与清洗到数据分析与建模，结果整理、验证、可视化，输出结果、交流、决策来学习。有关于数据相关的学习，第一步要从Mysql数据开始学。
所以各位想要自学接触的小伙伴，可以按照标题一的内容，参照标题二的课程资源进行基础知识和常识的学习。
三、大数据学习书籍
推荐三本大数据学习的书籍《大数据之路》，这本书是阿里巴巴的数据技术部门出版的书籍，更加偏重的是企业应用。帮助大家了解大数据技术是如何在阿里应用中发挥作用和价值的。无论是作为入门了解大数据技术，还是在有有一定基础之后积累实战经验，都很有帮助。
《大数据：互联网大规模数据挖掘》这本书呈现了很多大数据挖掘的案例，可以作为上一本书的补充。
《大数据时代》本书更偏重大数据理论，也可以作为入门书籍来读，大家可以对大数据时代有一个全面的认识。很多时候我们觉得大数据离我们很远，但实际上大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维。至于是如何变革的，这本书可以给我们答案。
随着技术的学习，比如《Hadoop权威指南》《HBase权威指南》《Spark权威指南》这类技术书籍，都可以让我们深入技术的底层，了解大量数据进行分布式处理的软件框架。
四、学习建议
数据分析师：能在拥有行业知识、理解公司业务及流程的情况下，从数据中发现问题，给出自己独到的见解。
数据工程师：数据太多了？选择什么数据容器？数据怎么给到下游？
数据科学家：负责利用大数据建模，从中挖掘有用信息。有的公司也会称之为算法工程师，或者机器学习工程师，至于工作内容，可能不同公司直接会稍有差异。
大家还是要多多了解方向，一口吃不成一个胖子。出入门的人没有人能每个方向都精通，但是这三个方向都有互通的部分。也就是学习交集的部分，我们可以找到互通的内容先开始学习。下面送大家一份黑马程序员整理的Python+大数据培训课程路线图：
另外，大数据领域最重要的是保持学习，哪怕大家最后选择了培训，保持学习能力也非常重要。毕竟培训只是带大家入门一个领域，后面的升职加薪还是要靠自己。所以先会保持学习！