一.大数据方向工作介绍
二.大数据工程师的技能要求
三.大数据学习路径
一.大数据方向工作介绍
大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
二.大数据工程师的技能要求
对于小白学习大数据需要注意的点有很多，但无论如何，既然你选择了进入大数据行业，那么便只顾风雨兼程。正所谓不忘初心、方得始终，学习大数据你最需要的还是一颗持之以恒的心。
附上二份比较权威的大数据工程师技能图（图侵删）
今天为大家整理了部分大数据学习教程与大家共享，每个人可以根据自己的需要来选择，需要的小伙伴可以+下学习资料分享裙 199加上427最后是210数字连起来就是了。
总结如下:
必须技能10条:
01.Java高级(虚拟机、并发)
02.Linux 基本操作
03.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ）
04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
05.Hive(Hql基本操作和原理理解）
06.Kafka
07.Storm
08.Scala需要
09.Python
10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）
11.一些小工具(Sqoop等)
高阶技能6条:
11.机器学习算法以及mahout库加MLlib
12.R语言
13.Lambda 架构
14.Kappa架构
15.Kylin
16.Aluxio
三.学习路径
由于本人是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。所以我主要分享一下自己的学习路劲。
第一阶段:
01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了）
02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）
第二阶段:
03.Hadoop （董西成的书）
04.HBase（《HBase权威指南》）
05.Hive（《Hive开发指南》）
06.Scala（《快学Scala》）
07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）
08.Python
第三阶段:
对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，
剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了
当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书。
别怕，这条路，是可以一步一步走过来的，最重要的，是要有方法，要持续行动。从现在开始，好好利用自己的时间吧！