自学大数据之前肯定要系统学习一下Java相关的技术，而零基础入门一种编程语言至少需要4-6个月的时间，达到熟练掌握的程度之后再学习大数据相关的技术，预计需要6-12个月的时间。

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自学大数据需要的时间

伴随着大数据时代的冲击，大数据开发相关的技术人才成为目前招聘市场炙手可热的高薪岗位，越来越多想要通过技术获得高薪工作的同学选择大数据技术方向。我们知道目前学习大数据可以通过自学或者参加培训两种方式，参加大数据培训一般5-6个月就可以掌握大数据技术，那自学大数据的话要多久呢?

对于有Java编程基础的同学，自学大数据相对容易上手，因为目前大部分大数据技术都是基于实现的，因此对于这部分同学而言，只要进一步学习大数据相关的理论知识，基本上就可以上手开发相应的项目。自学时间相对较短，有基础的同学，在培训机构完整的将大数据课程大纲学习下，一般2-3个月就可以掌握大数据技术。如果学习时间重复，甚至可以一个月完成相应内容的学习。

而对于零基础的同学，自学大数据之前肯定要系统学习一下Java相关的技术，而零基础入门一种编程语言至少需要4-6个月的时间，达到熟练掌握的程度之后再学习大数据相关的技术，预计需要6-12个月的时间。最终还不一定能达到实操应用的层次，而在实战学习过程可能还需要3-4个月的时间才能系统的了解一个完整的项目操作流程，总计下来至少需要9个月左右的时间才能勉强达到就业的水平。

影响大数据学习时间的因素

1、知识面不系统，容易走弯路

对于零基础的同学，对技术开发并没有系统的认识，在学习过程中很容易避重就轻，在非热门技术上耽误太多的时间钻研，从而将整个学习过程的周期拉长，浪费时间不说，关键的是辛苦学习了很久的知识点，是已经被淘汰或者很冷门的应用技术，最终依旧很难实现自己的就业梦想。

2、学习资料不齐全，学习断断续续

虽然说现在网络上有大量的大数据学习资料以及图书，但是目前在线平台大部分课程都是专题形式，即以某技术的某个方面的应用为路线的学习，不同的知识点课程之间的连贯性不强，甚至某些技术知识点无法在网络上找到对应的课程，从而导致整个学习过程断断续续，无法保障整体的学习效果。在寻找各种学习资源的过程中也会浪费大量的时间。

3、学习过程遇问题，层层高山难翻越

无论是学习任何新知识，在学习过程中难免会遇到各种问题，如果采用自学的方式，遇到问题只能通过查询资料或者通过各种途径寻求帮助的方式解决，每次问题都是一次难以翻越的高山，甚至有很多同学因此放弃了自己的自学计划。

4、实操流程不清晰，动手能力难掌握

单纯的学习知识点也许可以通过收集资料的方式解决，但是实操练习却很难通过自学解决，甚至因为不懂得各种项目的开发流程，在实操过程中不断反复的尝试，也许最终可以实现相应的功能，但是并不一定能够和企业实际应用开发的流程想匹配。从而在就业时遇到更大的问题。

大数据学习的内容有哪些

首先，大数据的知识体系还是比较庞大的，学习的初期是完全可以自学的，但是在入门之后，要想深入学习大数据，往往还需要场景的支撑，此时结合岗位任务来进行提升是更好的选择，也是比较现实的选择。

从技术体系结构来看，当前大数据的技术体系结构已经比较成熟了，初学者按照三个阶段来制定学习计划，其一是学习编程语言等基础知识，其二是学习大数据平台知识，其三是根据主攻方向来选择学习内容，比如大数据分析、大数据开发、大数据运维等等。

编程语言是学习大数据的基础，目前Python、Java、Scala、R等编程语言在大数据领域都有比较广泛的应用，在学习编程语言的过程中，也会同时学习操作系、网络和数据库等内容，掌握这些内容对于下一步的学习会有比较直接的影响。如果从就业的角度出发，当前可以重点考虑一下Java语言，虽然Python语言的上升趋势比较明显，但是在IT互联网行业内，Java语言的应用依然非常普遍。

大数据平台是一个重要的学习内容，初学者可以从开源大数据平台开始学起，比如Hadoop、Spark就是不错的选择，一方面这两个大数据平台的生态体系比较健全，不少商业大数据平台就是基于这两个平台构建的，另一方面是这两个平台的学习资料比较多，可以参考的学习案例也比较多。

最后，要根据自身的知识结构选择一个主攻方向，如果数学基础比较好，可以主攻大数据分析方向，此时可以继续学习机器学习知识，如果自身的开发能力比较强，可以主攻大数据开发方向，当前大数据开发岗位的人才招聘数量还是比较大的。