大数据好学吗？
一、大数据是什么?
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用，有人通过下方的等式给出了大数据的定义：
大数据=编程技巧+数据结构和算法+分析能力+数据库技能+数学+机器学习+NLP+OS+密码学+并行编程
虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
大数据开发学习有一定难度，基础差入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间;然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等，一共需要5个月左右达到就业程度。
二、大数据开发怎么学?
大数据开发需要学习的内容包括部分，分别是：大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。
大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机;
大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主;
大数据场景是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。大数据未来的发展空间很不错，学习大数据是一个不错的选择。
这里制定了一条专业的学习路径，希望帮助大家少走弯路。
1、Java+JavaSE基础知识，掌握Java基础知识，为后面学习大数据技术打基础。
2、JavaWeb前端开发工程师(HTML/CSS/JS+MYSQL数据库+MVC设计模块)
在WEB学习阶段，通过所学习的WEB技术，实现EasyMall商城(项目实战)中包括用户注册、用户登录、用户注销、商品添加、商品删除、商品修改、商品列表、商品详情等功能。在实现商城相关功能的过程中，熟悉并掌握WEB开发相关技术、架构思想、项目开发流程、版本控制等内容。
3、JavaEE框架阶段(框架重构EasyMall项目+SpringBoot重构EasyMall项目)
通过SpringBoot重构商城项目,加深对Spring Boot的理解，实现购物车、订单、在线支付等功能模块的实现。
4、大数据互联网架构阶段(Redis：Springclound整合+RabbitMQ+ES、Lucene)
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