大数据的出现让很多人产生学习大数据的想法，但很多人都是0基础转行或者刚毕业想要学习大数据，那大数据对于0基础的人来讲，怎样自学呢？
一、选择学习方向
大数据目前的就业岗位大致有：大数据开发岗和数据分析挖掘岗，这两类岗位所要求的专业技能是有一定差别的。选择一个你感兴趣或者想要学的方向，因为每个方向学习的内容也不大一致。
二，制定学习路线
（一）、大数据开发学习路线：
1、Java：众所周知Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以啦！
2、Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
3、Hadoop：Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
4、Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。
5、Storm：它是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，最早开源于github，从0.9.1版本之后，归于Apache社区，被业界称为实时版Hadoop。等等
（二）、数据挖掘学习路线：
1、Python基础
2、数理统计基础（包括高等代数，概率及统计分析等）
3、数据分析库NumPy、Scipy、Pandas
4、Hadoop学习及python操作模块
5、数据可视化Matplotlib
三、实战训练：
学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。
大数据的学习是非常需要自制力和强大的专研能力，0基础就需要花费更多的时间和精力。加油学习叭！