一、大数据专业的学习难度
大数据技术是一种综合性的技术，需要掌握多项技能。首先需要掌握的是基础的编程语言，如Java、Python等，同时还需要掌握数据库的基础知识、Linux 系统的基本操作等。在此基础上，还需要学习一些大数据技术的基础知识，比如Hadoop、Spark、Hive等。 总的来说，大数据专业的学习难度还是比较大的，需要有较强的自学能力和持之以恒的学习态度。但是，相对于其他技术领域来说，大数据技术发展较快，学习起来也比较有乐趣。
大数据技术是一个新兴的技术领域，随着互联网、物联网和人工智能等技术的不断发展，这个领域的就业前景也越来越好。目前，大数据技术已经广泛应用于金融、电商、物流等领域，成为企业信息化建设的重要组成部分。 根据数据显示，目前大数据专业的薪资水平也较为优越，大数据工程师的平均薪资在 18000 元左右，而高级大数据工程师的薪资更是高达 30000 元以上。
随着大数据技术的不断发展，大数据专业的发展也呈现出以下几个趋势： 1. 大数据技术将更加普及 随着大数据技术的不断成熟和普及，越来越多的企业开始应用大数据技术，而这也将促进大数据专业的发展。 2. 大数据技术将更加精细化 随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始关注大数据的精细化管理。这也将促进大数据专业的进一步发展。 3. 大数据技术将更加智能化 随着人工智能技术的不断发展，大数据技术也将更加智能化。这将进一步拓展大数据专业的应用领域，推动大数据专业的发展。 现在也可以说，大数据专业是一个充满机遇和挑战的领域。虽然学习难度比较大，但是就业前景较好，发展趋势也比较明朗。因此，如果你对大数据技术感兴趣，不妨考虑学习一下，开启你的大数据之旅。
开发入门： Linux入门→MySQL数据库
核心基础： Hadoop
数仓技术：Hive数仓项目
PB内存计算 ：Python入门→Python进阶→pyspark框架→Hive+Spark项目
1.学习基础的编程语言(java,python)
2.掌握入门编程基础（linux操作，数据库操作、git操作）
3.学习大数据里面的各种框架（hadoop、hive、hbase、spark）
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
真正的大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上，比如现在经常用到的spark框架目前支持两种语言的开发java或者Scala，现在python语言也能支持了。大数据的方向的切入是全方位的基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想，有了指导思想学习起来就能方便很多
最有用的学习方法：就是自律，遇到自己不会的编程题就是多练多敲，第一次不会就照着抄，第二遍就是半抄半写，第三部就是自己写，写不出来了再去看一下哪里有问题，这样学到的才是自己的，一定不要死记硬背，要去理解着去写。
