能否零基础拿到大数据高级职位

千里之行始于足下，技术再高端，也有一条学习路线，可以从基础上一步步提升，但对于零基础的学生来说，能否制定合理的学习计划，能否为自己打造更好的实践场景，将对学习大数据技术产生更大的影响。

学习的过程最怕走弯路，大多数学生在学习过程中走弯路，通常解决不了三个问题，一是学习目标是否明确，二是学习路径是否合理，三是能否为自己创造更好的交流和实践场景。

我目前有一个工业大数据方向的研究小组，这个小组里有很多研究生在加入小组之前对大数据了解不多，但学生在毕业后也能取得一定的成绩，拿到相关岗位的offer，很多同学也获得了高附加值的岗位。

对于正在从零开始学习大数据的同学们，我想给大家几点建议。

首先，大数据领域岗位很多，不同的岗位对知识结构有不同的要求，所以需要锚定目标岗位对知识积累的要求。

从目前行业领域对人才的需求来看，与数据采集、整理、分析、呈现、安全相关的岗位较多，所以尽量关注编程语言（python和j**a）、机器学习、统计相关知识的学习，关注前端交互相关的知识，这将大大扩大他们的就业范围。

其次，大数据领域的岗位强调“落地就战”的能力，要注重与场景的结合，能够运用所学知识解决实际问题。

最后，目前国内大数据行业的相关岗位还离不开业务端，很多大数据问题都是业务端的延续，所以需要具备解决业务端问题的能力。 很多学生只关心数据流的问题，却忽略了业务流的问题，这会影响他们的就业竞争力，给人一种飘浮在天上无法落地的感觉。

如果您对大数据有任何疑问，请随时与我沟通。