从大数据领域的职位划分来看，主要有三类职位，即大数据开发职位、大数据分析职位、运维职位。也有人在大数据培训之前不知道自己是否适合学习。建议您在选择培训之前先自学。

一、Python+大数据学习

开发入门：MySQL数据库核心基础：Hadoop数据仓库技术：Hive数据仓库项目PB内存计算：Python入门Python进阶pyspark框架Hive+Spark项目

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二、Python+大数据学习资源

学习大数据，从需求角度来说，有一些偏技术性的，有一些偏业务性的。技术性更强的包括大数据开发工程师、大数据分析、挖掘工程师、数据工程师，业务性更强的包括业务数据分析等，下面的学习资源基本涵盖了。

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大数据的基础学习包括从数据获取和清洗，到数据分析和建模、结果整理、验证、可视化、输出结果、沟通和决策的学习。对于数据相关的学习，第一步就是从Mysql数据入手。

所以想要自学的朋友可以按照标题一的内容，参考标题二的课程资源来学习基础知识和常识。

三、大数据学习书籍

推荐三本大数据学习书籍《大数据之路》。本书由阿里巴巴数据技术部出版，更侧重于企业应用。帮助大家了解大数据技术如何在阿里巴巴应用中发挥作用和价值。无论是想学习大数据技术作为入门，还是有了一定基础后积累实践经验，都非常有帮助。

《大数据：互联网大规模数据挖掘》 本书呈现了很多大数据挖掘案例，可以作为前本书的补充。

《大数据时代》 这本书比较侧重于各大数据理论，也可以作为入门书来阅读。每个人都可以对大数据时代有一个全面的了解。很多时候我们感觉大数据离我们很遥远，但实际上大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。至于如何改变，这本书可以给我们答案。

随着技术的学习，《Hadoop权威指南》 《HBase权威指南》 《Spark权威指南》等技术书籍可以让我们深入到技术底层，了解分布式处理大量数据的软件框架。

四、学习建议

数据分析师：能够从数据中发现问题并提供独特的见解，同时具备行业知识和对公司业务和流程的了解。

数据工程师：数据太多？选择什么数据容器？如何向下游提供数据？

数据科学家：负责使用大数据进行建模并从中挖掘有用的信息。有些公司还会称他们为算法工程师或机器学习工程师。至于工作内容，不同公司可能略有不同。

大家还是需要进一步了解方向。一口不会让你发胖。没有一个进门的人能够精通各个方向，但这三个方向都有互操作的部分。也就是学习的交集，我们可以找到可以互操作的内容，先开始学习。以下是黑马程序员整理的Python+大数据培训课程路线图：