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大数据的未来发展前景也很好，应届大学生进入大数据行业将是一个很好的选择。应届毕业生有很强的理解能力，接受新知识的速度很快，这也使他们能够实现更快的转变。在学习大数据之前，我们应该做些什么准备呢？大数据开发适合哪些人学？学大数据难吗？
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学习大数据的准备工作：学习切入点；为自己建立有效的学习和沟通渠道；有一定的场景支持。目前，大数据的技术架构趋于成熟，大数据领域对人才的需求更加多样化，因此不同知识结构的初学者可以找到自己的学习切入点。
大数据开发.大数据分析和大数据运维三大类人才的需求潜力较大，从目前的大数人才需求趋势来看。对于数学基础比较扎实的初学者，建议根据大数据分析路线制定学习计划，而对于程序设计比较感兴趣的初学者，可以根据大数据开发路线制定学习计划；对于数学基础薄弱，不喜欢编程的初学者，可以根据大数据运维路线制定学习计划。
从以下三个方面可以在学习的早期阶段开始学习：
1.操作系统的Linux。
学习大数据的首先要有一定的操作系统知识，因为目前的大数据开源平台往往是建立在Linux操作系统的基础上，所以要注意学习Linux操作系统。
学习Linux操作系统的使用并不复杂，要注意Linux操作系统的资源管理模式。
2.编程语言。
在未来，你需要掌握一些编程知识，无论你是从事大数据开发、大数据分析，甚至是大数据操作和维护。目前，Java.Python.Sala.R.Go等编程语言的应用仍然很普遍，初学者可以从Java或Python中学习。
3.大数据平台。
学习大数据平台是学习大数据技术的重要内容，很多大数据的应用都是基于大数据平台进行的，学习大数据平台可以从开源大数据平台入手，比如Hadoop。
4.核心技术。
大数据系统的核心技术，包括Linux.Zookeper..Hadoop.Redfs.Mapaparduce.Hive.impala.Hozie.flink.Oozie.flink.kafka.sparka.sala.sparksql.Hbse等。
同时我们也为学生的未来发展和就业提供了机器学习和云计算课程。随着国家战略支持和大数据技术的快速发展，大数据的应用场景不断深化，影响也在增加。在未来几十年，将由大数据驱动，大数据将需要更多的相关人才，同时促进各个领域的发展。
大数据开发适合哪些人学？学大数据难吗？这可能对于零基础的学员来说，刚开始学习会有一些难度，所以选择一个可靠的培训机构进行系统的学习是一个较好的选择。
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