1、找专业的培训机构。大数据作为一个新兴的技术，想要**自学来完成学习，难度可想而知，尤其是对于那些零基础的求学者而言。所以我们需要选择一个优秀的培训机构，以及经验丰富且负责任的讲师。

2、多参加项目实践。大数据作为一门综合性很强的IT技术，除了基础理论知识也需要很多代码知识的支撑。因此学员在学习的时候，就不仅仅是需要学习理论，更需要**实训项目来提升自己的实战能力，毕竟在实际的工作当中，企业更看重的是员工的实操能力。

基础言语盛久不衰。大数据都是基于Java开发言语开发的。几乎一切的大数据架构都是**Java完成的。而Java言语将近十年来都是在编程言语排行榜的前列。即便大数据行业并未能像预期的那样引爆互联网的发展，那你学好了Java开发言语，也能保证你具有安身立足的筹码。

1、看教学模式。跟着现代生活节奏的加速，很多辅导机构有线上班、线下班、周末班、夜校班等等，那么我们需求根据自己的情况去做个判别，其中需求注意的是，有的学生以为去得是线下班，结果是线上班，这一点需求承认好。

2、看教学质量。有好的讲师就万事大吉了吗？显然不是，它需求配套的教育准则、纪律办理都能很好地执行下去才有良好的学习气氛，才会促进参与训练的学生好好学习，所以学习气氛也是需求我们注意的一点。

事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。目前，大数据人才数量较少，因而大多数公司的数据部分一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部分总监3个级别。大公司或许按照应用领域的维度来区分不同团队，而在小公司则需求身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设**职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。