自学大数据可以找到工作吗，好学吗

虽然现在大数据人工智能发展的很好，但是自学的话还是很难达到公司要求的，当初我自学了一年的大数据，天天在网上找一些免费的资料和视频看，但是遇到问题了也没人能帮我解决的，所以学的很吃力也很慢，后来勉强懂一些后台、hadoop方面的知识，但是只能说是皮毛，只是了解一些简单的知识，公司照样不要，后来报了个班集训了半年，面了2家就找到工作了，当初涉世不深给7千就干了，后来待没多久就跳槽了，几乎工资翻了一倍。所以说啊，自己自学比较浪费时间还学不好，本人的前车之鉴，希望能帮到你

我们知道大数据的火爆，知道大数据的就业前景好，但学习大数据能找什么工作呢？这个是很多学生的困惑。为学生提供了以下几个就业方向。

当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，而提供大数据基础设施的企业、大数据软件技术服务的企业、行业大数据内容咨询服务的企业都将从大数据的广泛应用而得到迅速发展。
学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的，需要从各个方向学习，逐个击破！
比如说：Hadoop开发工程师
你需要具备一下技术：
a. 基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务;
b. 应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则;
c. 对hadoop、hive、hbase、Map/Reduce相关产品进行预研、开发;
d. 通过Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析。
e. Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率;
数据工程师
职责：
a. 分析各类用户不断变化的行为;
b. 预测各类营销对用户的影响，定位精准市场投放;
c. 帮助实现自动化监控平台。
Hadoop运维工程师
你需要具备以下技术知识：
a. 平台大数据环境的部署维护和技术支持;
b. 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析;
c. 应用安全，数据的日常备份和应急恢复;
数据挖掘分析师
你需要具备以下技术：
a.对优先考虑的账户进行统计分析，从而更大限度的成功化。
b.与主管或客户端沟通行动计划，并找出需要改进的地方。
c.执行战略数据分析和研究，以支持业务需求。
d.找准机会从而用复杂的统计建模提高生产率。
e.浏览数据来认准机会并提高业务成效。
f.指定业务流程，目标和战略的理解，以提供分析和解释。
g. 针对内部讨论的理解，在适当情况下获得业务需求和必要的分析。
正所谓，术业有专攻，即使同为大数据技术，也是有不一样的，主要还是看自己感兴趣的方向！

首先，学习一门课程的时候，要对这门课程有一个简单的了解，比如说，要先学习这门课程的一些专业的术语，学习一些入门概念知道这么课程是做什么的，主要的学习知识有哪些。避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。其次，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言，还是很难的。毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的如果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易。

会比非计算机专业的人士好很多，但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数据，难度还是很高的。进入第三阶段就需要进行大数据部分的课程学习了；第四阶段就是实战期，实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识的使用方法也有了经验。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

自学大数据还是具有一定难度的，大数据不仅内容比较多，难度比较高，同时还需要学习者具有一定的场景支撑，比如数据中心等等，所以初学者自学大数据通常需要按照三个阶段来安排学习计划。
第一个阶段要根据自身的知识基础和发展方向来完成一些基础知识的学习，初学者从Java和Python开始学起都是不错的选择。
第二个阶段是掌握大数据平台的相关知识，可以从Hadoop和Spark开始学起。
第三个阶段就是实践阶段，实践阶段最好能够在实习岗位上来完成。

大数据专业属于技术型岗位，不管你是自学还是在学校学，只要技术过硬找工作肯定是没问题的，只不过我是零基础感觉自学肯定坚持不下去，所以在光环大数据报的班，学校老师经历的项目比较多，学起来还轻松一些，而且学校合作单位比较多，找工作也比较顺利，总体来说还是不错的！