問答專欄Q & A COLUMN
作為一名大數據方向的研究生導師，我來回答一下這個問題。
從大數據的技術體系來看，主要涉及到三大方面的內容，其一是大數據平臺；其二是大數據開發；其三是大數據分析，對于具有Java編程基礎的人來說，學習大數據會相對容易一些，但是依然需要一個系統的學習過程，具體需要多長的學習時間取決于自身的學習計劃、學習環境等因素。
大數據的技術體系目前已經趨于成熟，而且大數據涉及到的知識量也比較龐大，所以應該找一個切入點并制定一個適合自己的學習計劃，學習計劃的制定可以按照就業崗位的要求為參考。如果具備Java基礎，且同時有較為扎實的數學基礎，可以考慮從事大數據開發崗位和大數據分析崗位（算法崗），目前大數據研發崗位和算法崗位往往對于學歷有一定的要求（應聘時），這一點應該引起注意。從2019年的研究生秋招情況來看，目前大數據開發崗位的數量比較多，算法崗位的數量還是比較少的。
對于大數據的初學者來說，從大數據應用開發開始學起是不錯的選擇，具體可以按照三個步驟來學習，首先是學習大數據平臺知識，掌握大數據平臺的搭建以及各個組件之間的關系和作用，這個過程需要4周左右的時間，建議從開源大數據平臺（Hadoop、Spark）開始學起，這樣會掌握更多的細節。
其次是在大數據平臺下進行大數據應用開發，這個過程會掌握一些常用的API，此時應該完成大量的實驗，通過實驗來積累一定的大數據開發經驗。在組織實驗的過程中要考慮逐漸遞進的過程，要有一個清晰的實驗體系，此時不必追求大而全。具有Java基礎的前提下，這部分大概需要8至10周左右的時間。
最后是參加一個大數據實習崗位，通過實習崗位的鍛煉不僅能夠進一步豐富大數據開發知識，同時也能夠積累一部分行業經驗。由于大數據開發對于場景的要求比較高，所以學習大數據并不建議完全自學，在掌握了一定的大數據開發知識之后，應該盡快在實際場景下邊實踐邊學習。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
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其實語言和大數據沒有直接的關系。在我看來，想進入大數據領域，語言只是工具，數據庫、算法、數學、統計學以及所在行業的專業知識才是功底。至于時間，不好說，我是用了半年（開發從業二十年了，各種數據庫很溜，開發語言會好幾種，垮平臺什么的更不用說，而且因為學習精算師的緣故已經把基礎課都學完了，包括高數，統計學等）。
建議樓主從java領域的開源大數據項目開始介入，逐步了解hadoop，適當的學習一下python，了解redis、HDFS，學習使用SparkHive、SparkSQL，同時建議讀一下Data X或者Kettle，然后開始學習一些機器學習的算法和開源庫如Tensorflow之類的，開發平臺的選擇看你自己的需求。
當以上內容基本融會貫通了，你就可以開始進入大數據領域了，首先要去采集一些有價值的樣本數據，在逐步學習深入的過程中學習機器建模，以及統計學原理，數論，統計方法等傳統統計學的課程，統計建模是重點一定要下功夫，線代微積分離散數學都是基礎，你也需要重新拾起來。
當這些都學的差不多了，你就具備了采集數據分析數據的基本能力了，那樣就可以深入的再學習一下統計學的一些深層次課程和傳統BI的一些課程了。
當你具備了這些能力，你就具備了一個合格的大數據分析師的水平了！
恭喜，高薪在向你招手。[微笑]
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