学什么技术好？什么行业有前途？正确的选择是成功的一半，选择需要综合考虑薪资福利、发展前景、社会地位、工作环境、投资回报率等因素。随着高校扩招趋势越来越大，大学虽然好考，但是大学的含金量并不高，大学已经从“精英教育”转变为大众教育。对此你该怎么办？

大数据需要学习什么？好学吗？

首先要学习编程语言。学完编程语言，一般就可以学习大数据课程了。大数据的专业课程有Linux，Hadoop，Scala，HBase，Hive，Spark等等。如果你想完整的学习大数据，这些课程必不可少。

如果你不想受油烟、高温环境、长时间站立的洗礼，IT行业是你的首选；

【/h/】如果你不想接受汽油机油的污渍，老是穿脏衣服，IT行业是你的首选；

IT行业优势:

1)IT产业成为中国第一大产业；

2)IT行业薪资高，超过金融行业，行业第一；

3)就业范围广，晋升速度快；

4)IT软件工程师是全能型人才；

5)学习机会多，工作充满成就感。

大数据需要学习什么？

大数据需要经历八个学习阶段，即:

第一阶段:静态网页基础(HTML+CSS)。难度:一颗星；主要技术包括:html常用标签、CSS常用布局、样式、定位、静态页面设计和制作方法等。

第二阶段:JavaSE+JavaWeb。主要技术包括:java基本语法、java面向对象；

第三阶段:前端框架。主要技术包括:JavaScript、Jquery、一起使用的注释反射、XML和XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui；

第四阶段:企业级开发框架。主要技术有:Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j集成、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity、爬虫技术nutch、lucene、webService CXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离；

Stage 五:熟悉大数据。主要技术包括:第一部分大数据、Linux常用命令、Linux Shell编程、Hadoop简介、HDFS、MapReduce应用、Hadoop高级应用及扩展；

阶段六:大数据数据库。主要技术包括:Hive简介、Hive Shell编程、Hive高级应用、hbase简介、Hbase SHELL编程、详述Hbase模块和Hbase高级特性；

第7阶段:实时数据采集。主要技术包括:Flume日志收集、KAFKA简介、KAFKA详解、KAFKA高级使用、数据可视化、Storm简介、STORM开发、STORM高级、KAFKA异步发送和批量发送老化、KAFKA全局消息排序、STORM多并发优化；

第八阶段:火花数据分析。主要技术包括:SCALA简介、SCALA高级、SCALA高级使用、SPARK简介、SPARK数据集和编程模型、SPARK SQL、SPARK高级、SPARK高级编程、SPARK高级应用、SPARK ML KMEANS算法、SCALA隐式转换高级特性。

大数据好学吗？

1.对于有开发经验的同学来说，学习大数据相对容易。比如你现在在做JAVA开发，那么你可以转行做JAVA大数据开发，而且你只需要学习大数据框架和相关的大数据技术，然后基本上配合一些项目练习就可以了；如果你现在在做Python开发，只需要学习大数据框架和相关技术，然后就可以结合相关项目从事Python大数据开发。

2.如果你零基础，学习能力一般，理解概念会慢一点。比如你学JAVA面向对象的时候，这些同学会比较迷茫，但是只要你肯付出，多提问，多琢磨，就能得到理想的结果。

3，零基础学习能力很强，比如毕业于211，985院校，相对来说学习相对轻松。

无论学习条件如何，学好大数据都需要时间和精力。如何学好大数据？

第一，首先要抱着一种学习的态度:

学习是什么心态？不要以为你学不会，学起来很难，这些东西你都理解不了。只要努力就会有收获，所以要有良好的学习态度。

其次，你需要知道什么是大数据技术:

简而言之，从大数据中提取巨大价值的挖掘技术。从专业上来说，就是基于一个特定的目标，从数据采集存储、数据筛选、算法分析预测、数据分析结果展示来帮助做出更正确的选择。其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。

众所周知，IT行业是一个高薪行业，也是很多人梦寐以求的工作。在全球缺人的十大行业中排名第一。事实证明，IT行业是一个很好的就业方向。