0基础的你真的适合学大数据吗?
01、了解大数据理论
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样耗时耗力得不偿失。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
02、计算机编程语言的学习
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，Java等等。
为什么选择Java？
我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一，它容易学而且很好用。在众多编程语言中， Java的普及度、易用程度、应用广度都是不错的。
Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，去除了C++中许多容易混淆的概念，转而以一种更清楚更容易理解的方式实现。只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。
它没有明显的短板，是国内外很多程序员的首选语言，可以说是一种“性价比”比较划算的编程语言。
学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据部分课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。
03、转型大数据适合的人群
1、Java
Java编程是大数据开发的基础，Java编程是必备技能！
2、Python
Python往往在大数据处理框架中得到支持。
3、R
R语言已经成为了数据科学的宠儿。
4、Web前端
主要包括三个要素：HTML、级联样式表和JavaScript。
5、Linux运维
企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的。
6、Zookeeper
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。
7、Hadoop和Hive
Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确。
8. Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。
技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势,即使你
没有学过以上语言上手 Hadoop也是可以的.
