数据库：零基础转行学习大数据技术需要经过哪些学习步骤？

作者:IT编程之家 更新于： 2020-02-16 14:29:46

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

首先，当前通过学习大数据技术来进入IT行业发展是比较不错的选择，一方面当前的大数据技术已经趋于成熟，有很多案例可以参考学习，另一方面当前大数据领域的就业机会也相对比较多，岗位涉及到大数据分析、大数据开发、大数据运维等。

大数据技术体系的知识量是比较大的，而且涉及到的内容也具有一定的难度，对于初学者的知识结构还是有一定要求的。通常来说，要想学习大数据技术，需要具有一定的数学和计算机基础，如果具有一定的统计学基础会更好一些。

从目前大数据领域的人才需求情况来看，大数据开发岗位的人才需求量相对比较多，而且对于从业者的门槛（学历等）要求也相对比较低。对于基础比较薄弱的初学者来说，学习大数据开发技术可以按照以下三个步骤来进行：

第一：学习编程语言知识。大数据开发一定要掌握编程知识，目前在大数据领域应用比较多的编程语言包括Python、java、R和Go等，其中可以重点考虑一下Python语言。Python语言语法相对简单一些，而且Python语言的应用场景也比较多，随着大数据和人工智能的发展，掌握Python语言会有更多的就业机会。

第二：学习大数据平台知识。大数据开发通常需要大数据平台的支撑，初学者学习大数据平台可以从开源平台开始，比如Hadoop、Spark就比较适合初学者。由于大数据平台的内容比较多，所以在学习的过程中，要想有一个更好的学习体验，应该注重多做实验。

第三：实践。学习大数据开发技术一定要结合具体的场景，这样能够积累大量的实践经验，从而提升自身的岗位竞争力。对于初学者来说，可以通过实习岗位来积累实践经验。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。