- 基础架构。这个岗位主要为大数据提供底层的存储、基础设施等，要求是熟悉Hadoop、Spark等分布式集群。
- 数据仓库。这个岗位和业务紧密挂钩，主要做的工作是深入了解业务，设计出业务扩展性好的数据仓库。要求是会写SQL、懂数据仓库设计。
- 数据分析/数据挖掘/算法开发。这类岗位属于大数据的应用，真正把数据转化为生产力的工作。
这三类岗位的依赖关系是3->2->1。
我们一般说的大数据方向应该是指3.数据分析/数据挖掘/算法开发。 这个岗位不但要学习本岗位要求的知识和技能，也必须了解岗位1、2的技术。比如说，你参与做一个推荐系统，那么你要获取数据，简单分析数据需要用Sql（一般是HiveQL），再复杂点的逻辑得写MR (MapReduce程序，下同)或者Spark程序，更复杂的逻辑或者场景，无法用规则来解决的问题，就得用上机器学习等知识了。那么从这个例子可以看出，你需要的知识结构是：- 会写类SQL（包括MySQL、HiveQL等）
- 会写MR或者Spark程序，知道分布式集群原理、MapReduce的原理更好。
- 概率论和统计学知识。
- 机器学习算法。
下面就这四个知识结构方向展开说一下。
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会写类SQL
学SQL的最好方法就是写了。因为SQL的语法比较简单，也没有什么原理架构什么的，所以最好的学习方式是Just write SQL！
会写MR或者Spark程序
做数据挖掘和机器学习时候，训练模型也好，从Hive里面取数据也好，比较常用的就是写MR或者Spark程序。做数据仓库的人，把数据规整放到Hive中，然后我们做分析做挖掘的就直接从Hive中取数据就好了。取出的数据怎么玩出花样就靠统计学和机器学习算法了。训练模型是计算密集型任务，一般会放到分布式集群上跑（Hadoop、Spark集群）上跑，那么就需要写分布式计算程序，就是MR和Spark程序了。学习MR和Spark的方法也大多是工程性质的，多写代码。看看Google的MapReduce论文，理解下MapReduce的原理也是有必要的。
概率论和统计学知识
上面讲到，我们做分析、做挖掘的从Hive里取出数据，如何玩出花样，算法，那么这类算法的数学基础就是概率论和统计学习。这里推荐中科大陈希孺教授写的两本书《概率论与数理统计》和《数理统计学教程》。陈老师讲的比较透彻，我的感觉是难啃，但是啃完之后理解的很透彻。
机器学习算法
包括经典的机器学习算法和深度学习。有个现象挺有意思的，因为工业届机器学习岗位的人80%以上的时间都在做特征工程。所谓特征工程就是理解业务，从业务中提取指标、生成特征，如果能找到强特征，对预测效果的提高会很大。真正去写算法实现的机会并不多，因为有挺成熟的算法库了，比如Spark的MLLib，weka，谷歌的tensorflow平台，各种机器学习平台。那么还要不要深入理解算法过程了呢？答案是当然要！原因是：1. 虽然写算法的机会不多，但肯定还是有的，比如说现有的算法库解决不了的问题。2. 在现有算法库的基础上需要微调，必须深入理解算法过程才能做得到。3.另外，算法库也是人写的，能造好轮子的人很厉害的，造福大众啊。
这个方向推荐李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，这两本书偏原理。都是国产书籍的良心之作。我看《统计学习方法》的时候，会拿纸和笔自己写主要的公式，必要时可以推导，达到的程度是合上书可以把这个算法的主要公式和推导过程、算法过程写出来。理解算法过程后，可以自己写实现算法，比如写一个决策树或者朴素贝叶斯。再推荐一本偏实战的，是《机器学习实战》(有英文版)。这本书里面有一些Python写的例子。
对于还在学校的，我的建议是学好数学，特别是概率论、数理统计；学好计算机基础知识，比如数据结构、算法、操作系统等这些是内功，工作之后没那么时间让你系统的学习这些知识。对于在初入工业界的童鞋，我的建议是在做特征工程的时候，可以再学学概率论和统计学，最好能深入理解算法过程，毕竟职业路程还长，练好内功，以后的招式想怎么学就怎么学。