谢邀！笔者刚签约大数据挖掘工程师岗位大数据技术全集，也是在研究生阶段才转为大数据方向。大数据目前正火热，很多同学想要转入，但学习路线对于自学的人来讲因人而异。

拿自身举例，笔者之前是Python数据分析出生，编程能力一般，因此在这个基础上先学习linux基本操作命令，安装ubuntu双系统并进一步安装Hadoop和Spark组件，在此基础上利用Pyspark操作Spark大数据框架进行学习。可以推荐如下书籍：

《Pyspark实战指南》

而要完全进入大数据领域还不够，因为大数据框架比较侧重开发，所以需要有scala语言功底（scala语言是Spark的原生语言），而scala语言跟JAVA关联性很强且完全兼容，所以如果有一定JAVA基础的话完全可以从scala入手，推荐的书籍如下：

《Spark编程基础（scala版）》

视频教程强烈推荐林子雨老师在MOOC慕课上的国家精品免费课程，由浅入深，非常容易上手。

大数据技术与应用专业就业前景怎么样？

大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。 大数据 零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。 金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。 医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。 制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

大数据方面核心技术有哪些？

这个问题提问的很有深度，目前大数据是个比较广义的概念，涉及的方方面面很大，若要给个很官方的说法是比较难，简单说一下我知道的理解：

一是数据采集与预处理，也就是说你不管是任何的大数据分析，首先要有数据支撑，但是数据是很广的，你需要的数据得按关键词或者一定的分类把数据进行预处理，以便分析时提供调用。数据采集分很多很多种，可以是网络资源抓取、硬件采集、人工录入、数据对接、购买第三方资源等等，技术很多种Flume NG、NDC、Logstash、Sqoop、Strom、Zookeeper等。

二是数据存储，这是个很消耗硬件资源的本质问题，既然是大数据，说明是一个大型量化的过程，随着你分析需求，数据会随着时间的推移变得庞大，应用多技术方法有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarm、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等。

三是数据清洗，你的数据庞大会让你的整体响应速度受到极大考验，读写分离，负载均衡等等问题就需要你去想应对方案，应用到的查询引擎工作流调度引擎技术有MapReduce、Oozie、Azkaban等。

四是数据查询分析，这个依据你的业务数据需求，比如现在应用比较广泛成熟的有商城产品信息推送、头条新闻推送、广告推送等等，都是以收集用户历史信息唯独去分析，应用到的技术有Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等，当然还有一些机器学习语言，机器学习算法如贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络和协同过滤等等。

五是数据可视化，这也是数据分析的最终目的，如何去更好的呈现你的数据，使你的数据变得有价值是你做这个分析平台的制高点，当下应用比较成熟的技术有BI Tableau、Qlikview、PowrerBI、SmallBI等。

总结起来就是你需要实现分析，首先要有来源，然后要有方法，其次要有目的，最后你要面向用户，这可能是个漫长而又考验技术的过程，人力物力环境时间都将可能是你面临的难题。

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