什么人适合学习大数据开发?学大数据难吗?有不少应届大学毕业生和0基础人群选择学大数据，但是要选择零基础的大数据培训班，从Java基础开始学习，由浅入深掌握离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容。
应届大学生缺乏工作经验和技能，对未来没有明确的规划，对就业前景的了解也不清晰，通过学习新技能入行大数据，能够让应届大学生具备更好的上升空间，而且，大数据的未来发展前景也非常不错，应届大学生入行大数据将是一个非常好的选择。当然，应届生的理解能力强，接受新知识的速度快，也让他们能够实现更快的转型。
学习大数据前应该做哪些准备?学习大数据要做的准备：做好学习的切入点;为自己构建出一个有效的学习和交流渠道;要有一定的场景支撑。当前大数据的技术体系结构已经趋于成熟，且大数据领域对于人才的需求比较多元化，所以不同知识结构的初学者，都能够找到自己的学习切入点。
从当前大的人才需求趋势来看，大数据开发、大数据分析和大数据运维这三大类人才的需求潜力都是比较大的。对于数学基础比较扎实的初学者，建议按照大数据分析路线来制定学习计划，而对于程序设计比较感兴趣的初学者，可按照大数据开发路线来制定学习计划;对于数学基础薄弱且不喜欢编程的初学者来说，按照大数据运维路线来制定学习计划。
在学习的初期都可以从以下三个方面开始学习：
1、Linux操作系统
学习大数据首先要具有一定的操作系统知识，由于当前的大数据开源平台往往都是基于Linux操作系统搭建的，所以应该重视Linux操作系统的学习。学习Linux操作系统的使用并不复杂，要重视Linux操作系统的资源管理方式。
2、编程语言
未来不论是从事大数据开发岗位，还是大数据分析岗位，甚至是大数据运维岗位，都需要掌握一定的编程知识。目前Java、Python、Scala、R、Go等编程语言的应用还是比较普遍的，初学者可以从Java或者是Python开始学起。
3、大数据平台
学习大数据平台是学习大数据技术的重要内容，大数据的诸多应用都是基于大数据平台展开的，学习大数据平台可以从开源大数据平台开始，比如Hadoop、Spark就是不错的选择
4、核心技术
大数据体系核心技术，包含Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala、Hue、Oozie、Flink、kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase等。同时我们也提供了机器学习以及云计算的课程为学员的日后发展和就业保驾护航。
随着国家战略支持和大数据技术的快速发展，大数据的应用场景在不断的深入，产生的影响也在不断的加大。未来几十年将由大数据驱动，大数据在促进各个领域发展的同时，也将需要更多的相关性人才。0基础学习大数据的难度是有的，但并不代表你无法实现快速的转型，选择一家靠谱的培训机构系统学习也是可以的。
