大学生自学那必然是首推B站大学哇_{能称之为大学不是没有道理的，看看各个领域的学习分享都是非常多的，关键是看着弹幕就感觉像是在和一帮志同道合的小伙伴一起学习，自学的道路也不再孤单了，遇见不会的没准还能在弹幕和评论区找到答案}

Python 简单易学，用途广泛，不仅可以在日常办公中提高大家的职场效率，还能被大型互联网企业应用于后端开发。随着大数据、人工智能等领域的快速发展，Python的应用领域也更加多了起来。

接下来我们就具体说下学大数据可以从事的岗位：

1、大数据开发工程师

开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师

需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。

5、数据库开发

设计开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理

把数据和业务结合起来做成数据产品；平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

随着对大数据人才需求的增加，大数据行业的发展空间和待遇也越来越好，很多想转行大数据，大数据主要的三大就业方向大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。无论大小企业数据分析人才都成为刚需，科班出身优势明显，但相关专业和非科班出身通过学习掌握数据分析知识同时实践于职场也可以助力个人职业生涯。

在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。

大数据本质上是海量数据。

以往的数据开发，需要一定的Java基础和工作经验，门槛高，入门难。

如果零基础入门数据开发行业的小伙伴，可以从Python语言入手。

Python语言简单易懂，适合零基础入门，在编程语言排名上升最快，能完成数据挖掘、机器学习、实时计算在内的各种大数据集成任务。

当先大数据行业发展前景一片光明，也有许多小伙伴想要加入大数据的学习行列当中来，但是又不知道大数据到底该学习什么，其实大数据本质上是海量数据。以往的数据开发，需要一定的Java基础和工作经验，门槛高入门难。如果零基础入门数据开发行业的小伙伴可以从Python语言入手。

学Python之前：这玩意真有传说中那么好么？

学Python之后：唉呀妈呀，真香~

别人花2天时间处理的Excel数据，你用Python 只花1小时；

别人靠胆量摸鱼，你靠Python自动化办公，光明正大的摸鱼；

别人一个网站一个网站找资源时，你用Python轻松全找到；

……

从此，再难的工作在你眼中都不再是事儿~升职加薪全有你！Python就是这么实在！

所以有人说这世上只有2种人，一种学了Python的人，一种在学Python路上的人。

Python+ 已成利器
在大数据领域中大放异彩

Python，成为职场人追求效率的利器，因为不管什么工作，数据都会是工作的一部分，有数据的地方，就有Python！

我们知道，随着互联网的发展，线上数据是以量级增长的，在巨大的数据中暗藏着很多有价值的信息，而Python可用于发现并提炼这些有价值的信息，在数据挖掘、数据分析、数据可视化等步骤中发挥关键作用！

现在，在数字化转型的推动下，越来越多的企业意识到大数据的魅力，并不断在这个领域投入资金，Python+大数据开发相关人才也备受青睐！

据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，在2025年大数据人才需求量将达到250万！

△ 《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》

在这一缺口之下，大数据人才的薪资也一直在飙升，不仅在一线城市能找到高薪工作，在新一线、省会城市的就业也非常出色！

薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台