如今，大数据的发展趋势正在迅速转变，但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响。新手小白如何学习云计算大数据呢？
如今大数据已不再只是一个流行术语。调研机构Forrester公司的研究人员发现，在2016年，将近40%的企业正在实施和扩展大数据技术的应用，另外30%的企业计划在未来一年内采用大数据。同样，来自NewVantage Partners的“2016年大数据执行调查”发现，62.5%的企业现在至少有一个大数据项目投入使用，只有5.4%的企业没有计划或没有实施大数据项目。
虽然大数据市场将会增长，但企业对如何使用他们的大数据却不那么清楚。新的大数据技术正在进入市场，而一些老旧技术的使用也在不断增长。真正掌握大数据趋势就像试图监控风向的每日变化一样，只要感觉到风向，它就会改变。 大数据时代已经到来，想要快速掌握这门高薪前景的技术该如何学习呢？
Linux基础和分布式集群技术
学完此阶段可掌握的核心能力：熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；学完此阶段可解决的现实问题：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务；学完此阶段可拥有的市场价值：具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。
学习大数据处理需要的语言：
javaMR语言这种语言产生很早了，大家也或多或少的接触过，但是在大数据中使用已经有的原型进行构建庞大系统，是一种基本的选择。
Scala语言以java为基础的语言，和java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala是逐渐兴起的工具，善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。
Hadoop在以java为基础的大数据处理当中，Hadoop为作一批数据处理，发展以java为基础的架构关键。相对于其他处理工具而言，Hadoop慢许多，但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用。
Kafka andStorm它是一个特别快速的查询信息系统，但是因为太快了在实施操作时会犯错，有时候会漏掉东西。
Pythom语言Python拥有R语言处理复杂数据的能力及更务实的语言特质，更简单和直观，在近几年的成长很快。在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个选择，Python无疑当选。
学习一门课程，掌握好的学习方法至关重要，大数据云计算发展趋势非常好，现在学习好这门技术，未来的就业和选择会更多。