大数据入门级学习方案

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
1.大数据工程师
2.数据分析师
3.大数据科学家
4.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）由于本人曾是大数据工程师的角色，我就这个方向做一些介绍本回答目录:
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）一、大数据工程师的技能要求附上二份比较权威的大数据工程师技能图图总结如下:必须技能10条:
01.Java高级(虚拟机、并发)
02.Linux 基本操作
03.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ）
04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
05.Hive(Hql基本操作和原理理解）
06.Kafka
07.Storm
08.Scala需要
09.Python
10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）高阶技能6条:
11.机器学习算法以及mahout库加MLlib
12.R语言
13.Lambda 架构
14.Kappa架构
15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径由于本人是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。
所以我主要分享一下自己的学习路劲。
第一阶段:01.Linux学习
02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）
第二阶段:03.Hadoop （董西成的书）
04.HBase（《HBase权威指南》）
05.Hive（《Hive开发指南》）
06.Scala（《快学Scala》）
07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）
08.Python
第三阶段:对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书。
三，推荐一个大数据学习群 142973723每天晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程，专注大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘都是纯干货分享。最后但却很重要一点:要多关注技术动向，持续学习。