大数据在近两年可算是特别火，有很多人都想去学大数据，有java转大数据的，零基础学习大数据的。但是大数据真的好学吗。
我们先来了解一下什么是大数据。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
以下是大数据的定义
大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。
在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。
大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。
大数据是一种方式，它从多个不同数据源获取原始数据，存储数据以供分析程序使用，并使用原始数据通过全新方式从数据中获取价值（含义）。我们所讨论的是来自 CRM 和 Web 应用等传统业务应用的数据，与来自越来越多的传感器 (IoT) 以及 Facebook、Twitter 和 LinkedIn 等社交媒体的数据的组合。
这意味着大数据不是某种单独的技术，而是一个由数据的获取、存储和应用技术所组成的紧密协调的生态系统，这样大数据才能发挥作用。
转行大数据需要哪些技能？
如果你会以下这几种语言之一，那么转行大数据是非常轻松的：
- Java编程是大数据开发的基础，Java编程是必备技能！
- Python在大数据处理框架中得到支持。
- Scala是一门多范式的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。
- Go（又称Golang）是Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言。
- 技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势，哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是可以学会的。
当然，你有了以上的基础之后还缺一套视频。一全套视频。
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