1、如果您想自学大数据开发，可以从以下几个方面入手： 学习编程语言：Java、Python、Scala等是大数据开发中常用的编程语言，您可以选择其中一种或多种进行学习。 学习数据库：Hadoop、Spark等大数据处理框架都需要使用数据库，因此您需要掌握至少一种数据库的使用。
2、参加线上课程： 在线课程可以让您自由学习，可以加入一些免费或付费的在线学习课程，通过独立学习的方式去学习大数据相关知识。 实践项目： 实践是学习大数据开发的最好方法，可以选择一些开源或者自己感兴趣的项目进行实践，熟练掌握开发流程和技术，同时也可以在实践中不断提升自己的能力。
3、第三阶段：主要学习java的三大框架，SSM框架，说实在的，现在学完这个框架也只能简单的找一份五六千的工作，大学生出来大部分也都会做！第四阶段：到这个阶段，你会真正接触到大数据，学习大数据的知识，学完能够独立开发爬虫系统，能够独立开发搜索系统，能够完成实时数据采集、存储、计算及商业应用。
4、.大数据能自学吗 如果是计算机专业的，不管毕业与否，自学这个，比较好入门，并且以后找工作也算是专业对口。 如果不是计算机专业，并且已经...大数据自学的建议 对于零基础想要学习的大数据的同学，最好的方案是：先关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。
5、即使你不把Java当回事，但是学大数据，你也需要安装什么软件，以及如何使用这些软件。大数据基础阶段要掌握的内容有：Linux、MySQL基础、Oracle基础、Hadoop概念、Python、spark等等知识点，一看到英文是不是就觉得很有压力，零基础自学大数据，那么要承受的压力要比这大很多很多。
6、如果没时间，就把最常用的命令自己敲敲，网上有对应的总结，自己很容易搜到。一定要自己敲敲。第二模块：大数据框架 Hadoop：重点学，毕竟大数据是以Hadoop起家的，里面就HDFS，MapReduces，YARN三个模块。Hive：先学会怎么用，当作一个工具来学习。
自学大数据分析需要掌握一些基础知识，例如Python、SQL、R等编程语言，以及数据清洗、数据可视化、统计分析等技能。以下是一些学习资源供您参考： 《Python数据分析基础教程》：本书介绍了Python中的NumPy、Pandas、Matplotlib等库的使用，适合初学者入门。
实践项目：学习大数据分析最好的方式是通过实践项目来应用所学知识。可以选择一些公开的数据集进行分析，或者参与一些实际的大数据分析项目。此外，还可以通过参加相关的培训课程、阅读相关的书籍和论文、加入相关的社区和论坛等方式来不断学习和提升自己的大数据分析能力。
入门基础：建立坚实的知识体系。学习统计学、数学、计算机科学等相关领域的基础知识。统计学和数学为数据分析提供了理论基础和思维方法，而计算机科学则有助于掌握数据处理和分析的工具和技术。 实践技能：积累项目经验。
第三阶段：主要学习java的三大框架，SSM框架，说实在的，现在学完这个框架也只能简单的找一份五六千的工作，大学生出来大部分也都会做！第四阶段：到这个阶段，你会真正接触到大数据，学习大数据的知识，学完能够独立开发爬虫系统，能够独立开发搜索系统，能够完成实时数据采集、存储、计算及商业应用。
很多新手刚开始会考虑自学大数据，时间安排自由，但是新手如何自学大数据？是个相当严峻的问题，看视频学大数据可以吗？可以，但问题的关键，在于你要找出优质的大数据视频教程，然后要确保自己在学习中无遗漏，并且最好是伴随着你相应的笔记。
学会自我思考 自学大数据，那么选择自学也就是说大部分时候都是自我摸索学习，自我思考如何学习的阶段，大数据的学习得有计划的进行，比如在学大数据之前，你得先些大数据知识，大数据语言是支撑大数据框架的主体语言，所以自我思考如何学大数据时，你必须明确先学什么，再学什么，而不是看哪算哪。
新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。非本专业也可以，只要学历够，个人的逻辑思维能力以及个人的约束能力较好，就可以去网上找找免费的教程，选择适合自己的自学试试看。
如果您想自学大数据开发，可以从以下几个方面入手： 学习编程语言：Java、Python、Scala等是大数据开发中常用的编程语言，您可以选择其中一种或多种进行学习。 学习数据库：Hadoop、Spark等大数据处理框架都需要使用数据库，因此您需要掌握至少一种数据库的使用。