现在学习大数据，摆在很多人面前有三条路，但有一条对很多人来说是废的!先说说哪三条路能够学习大数据吧!一是在大学里修大数据专业课;二是通过这种渠道翻书、找大数据视频教程自学大数据;三是参加大数据培训!
为什么说有一条路基本是废的呢?因为岁月是不可更改的事实!错过了大学美好的时光，想要重新进入大学，基本上是不可能的(当然了除了那些正在享受大学时光和还未享受大学时光的小鲜肉们)!
所以对于我们这群老腊肉来说就只剩下两条路可以抓住大数据的机遇了!不过还是有好处的，就是可以及时地掌握大数据的发展动态，时间就是一大优势!
自学大数据，是每个人都会经历的一个阶段吧，就算要去参加培训，也是要自学一段时间的，有了一定的基础，才能轻松地跟上培训机构学习的节奏。
对于大数据，除非你对计算机领域有着很深的见解，不然我是不建议自学的，自学一是不系统，太杂乱，再就是很容易从入门到放弃!那话说回来，如果要参加大数据培训，你就能确保能学会大数据技术吗?
这个问题真的是很多人的担忧，不是怕大数据难学、也不是怕大数据培训费用多少，能不能获得成果才是关键之处。
对于大数据培训能不能让你学到真正的大数据技术，还是要看培训机构的课程大纲、授课讲师和授课模式，三点缺一不可。
大数据的核心技术包括大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，比如说Hadoop 体系中的 HDFS， Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进行资源配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及 Oozie，Zookeeper，Sqoop 和 Flume 等模块。还有Spark 生态体系，及其 Scala 基础和 SparkSQL 开发等等。
授课讲师当然是水平越高越好了，这个是毋庸置疑的，但如何才能看出讲师的水平高与否呢?资历很重要，经历过哪些大数据项目、在哪些大数据公司担任过哪些重要职位这些都是可以参考的因素。
就拿千锋大数据培训老师说吧，大数据李老师拥有十余年的大数据开发经验，原新浪微博的架构师，独自架构并且研发基于Spark的个性化人工智能的推荐系统，新浪门户的DSP广告投放系统，国家电网大数据平台等综合项目。2年的教学经验，教学研发了框架结构化，编程自由化和体系信息化，参与过美国伯克利大学的大数据实验室的组件研发。精通大数据框架的性能调优，TroubleShooting和数据倾斜。
当然了还有一个点睛之笔就是授课方式了，是业内很多培训机构不愿推崇(成本太高)但效果却非常好的全程面授的上课模式，这样的授课模式虽然会花费大量的人力物力，但学生能学到真正的大数据技术，这才是对学习者真正的尊重!
学习大数据开发，可以参考千锋提供的大数据学习路线，该学习路线提供完整的大数据开发知识体系，内容包含Linux&&Hadoop生态体系、大数据计算框架体系、云计算体系、机器学习&&深度学习。根据千锋提供的大数据学习路线图可以让你对学习大数据需要掌握的知识有个清晰的了解，并快速入门大数据开发。
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