现在是大数据的时代，也称作云数据，我们在网上的各种数据，最后把这些整理集合在一起。如果想知道怎么学习大数据这个问题，就接着往下看吧。
学习大数据方法
第一阶段：
主要学习java基础，学完出来并不能找工作，因为学的都是基础，需要更进一步的努力，如果本身是java程序员，可以跳过!
第二阶段：
主要学习javaweb，学完也不能找工作哦，因为这些大部分人学一学都能会，并不达到工作的标准，你需要的是继续学习!
第三阶段：
主要学习java的三大框架，SSM框架，说实在的，现在学完这个框架也只能简单的找一份五六千的工作，大学生出来大部分也都会做!
第四阶段：
到这个阶段，你会真正接触到大数据，学习大数据的知识，学完能够独立开发爬虫系统，能够独立开发搜索系统，能够完成实时数据采集、存储、计算及商业应用。
第五阶段：
主要和大数据息息相关的Hadoop知识，学完能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。找份上万的工作分分钟哦!
第六阶段：
学习spark，能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、大数据反欺诈工程师。目前企业急缺Spark相关人才。学完一万五的工资可以拿到!
第七阶段：
机器学习，人工智能，这个是现今企业最缺的人才，学完这个阶能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才急剧增长缺口。
零基础如何学习大数据
一、了解大数据的理论知识
要学习大数据课程，首先需要对课程有一个简单的了解，了解课程的内容，并学习主要知识。最重要的是需要知道什么是大数据。开始应该简单地了解大数据，看看您是否真的对大数据学习感兴趣。如果你在不知道大数据的情况下开始学习，最后你可能会发现自己不感兴趣，这会浪费很多时间和精力，并且也可能浪费金钱。因此，如果您想学习大数据，您需要对大数据有一个大致的了解。
二、了解计算机编程语言
对于零基础的学习的人来说，入门是非常困难的。因为你必须掌握一种计算机编程语言，所以每个学习大数据的人都应该知道更多的计算机编程语言，其中需要学习R，C语言，JAVA语言等。
三、大数据的相关课程
在开始的时候学习编程语言，后期就需要进入大数据的知识学习。一般情况下，学习大数据的时间会比学习Java的时间短。大数据的部分课程主要包括大数据技术的引入，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，海量数据分析等分布式计算，Linux，Hadoop，Scala，HBase，Hive，Spark等专业课程。想要掌握大数据，这是课程是非常关键的。
大数据如何学习
一、基础知识学习：
1、如果您此前对于数据库等方面的知识没有涉及，在学习大数据之前，建议先掌握基本的数据库知识，例如目前流行的关系型数据库管理系统MySQL， 非关系型数据库MongoDB，开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库Redis等相关的知识。
2、Java 是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。由于Java目前有不同的方向，如果是关于大数据方面可以着重学习标准版JavaSE。
3、能够熟练掌握Linux系统，由于大数据相关的软件都是在Linux上运行，因此能够熟练使用Linux系统对大数据相关软件的操作相当重要，也能够对后面学习理解hadoop、HBase等大数据的软件的运行原理。
二、Scala基础：
Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台(Java 虚拟机)，并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。
三、Hadoop技术模块。
Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。它拥有高容错率的特点，设计是用来部署在低廉硬件上。这个平台目前已经成为了大数据的代名词，通过对Hadoop的学习就能够明白并使用大数据。
四、Spark技术模块。
Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。
五、大数据项目实战。
在经过以上的学习之后，需要进行大数据项目的实践，通过进行建模、分析和运算最终将学到的知识用于实践当中。
