大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。

有人通过下方的等式给出了大数据的定义。

大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程

虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。

既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。

大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等，一共需要5个月左右达到就业程度。

大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：

大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。

大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；

大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主；

大数据场景是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。

大数据未来的发展空间很不错，学习大数据是一个不错的选择。

这里制定了一条专业的学习路径，希望帮助大家少走弯路。

一、Java+JavaSE 基础知识，掌握Java基础知识，为后面学习大数据技术打基础。

二、JavaWeb前端开发工程师（HTML/CSS/JS+MYSQL 数据库+MVC 设计模块）

在WEB 学习阶段，通过所学习的WEB 技术，实现EasyMall 商城（项目实战）中包括用户注册、用户登录、用户注销、商品添加、商品删除、商品修改、商品列表、商品详情等功能。在实现商城相关功能的过程中，熟悉并掌握WEB 开发相关技术、架构思想、项目开发流程、版本控制等内容。

三、JavaEE 框架阶段（三大框架重构EasyMall项目+SpringBoot 重构EasyMall 项目）

通过SpringBoot重构商城项目, 加深对Spring Boot 的理解，实现购物车、订单、在线支付等功能模块的实现。

四、大数据互联网架构阶段（Redis：Springclound 整合+RabbitMQ+ES、Lucene）

五、大数据框架阶段（离线分析+实时分析+内存分析）

六、数据挖掘与机器学习算法阶段（统计学应用+算法应用+数据分析与挖掘）

上面的学习线路对于0基础学员也十分友好，是从Java基础开始讲起，所以，对于非计算机专业或者转行学员也都可以入门。

大数据是现在的前沿技术，对人才的需求十分巨大。可喜的是，现在的整体薪资也一直是上升趋势，所以如果你想入门一个高薪技术行业，那么大数据绝对是首选。

都知道大数据热门，那么大数据工程师的薪资怎么样？

而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他技术职位高20%至30%，且颇受企业重视。