5. hadoop,hive之類的需要學(xué)習(xí)嗎？

我覺得應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)，首先Hadoop和Hive很簡單（如果你用AWS的話你可以開一臺EMR，上面直接就有Hadoop和Hive，可以直接從使用學(xué)起）。

我覺得如果不折騰安裝和部署，還有Linux和MySQL的經(jīng)驗(yàn)，只要半天到一天就能熟悉Hadoop和Hive的使用（當(dāng)然你得有Linux和MySQL的基礎(chǔ)，如果沒有就先老老實(shí)實(shí)的學(xué)Linux和MySQL，這兩個都可以在自己的PC上安裝，自己折騰）。

Spark對很多人來說才是需要學(xué)習(xí)的，如果你有JAVA經(jīng)驗(yàn)大可以從JAVA入門。如果沒有那么還是建議從Scala入門，但是實(shí)際上如果沒有JAVA經(jīng)驗(yàn)，Scala入門也會有一定難度，但是可以慢慢補(bǔ)。

所以總的來說Spark才足夠難，以至于需要學(xué)習(xí)。

最后的最后我有一些建議。第一要對自己有一個系統(tǒng)的認(rèn)知，自己的編程水平夠么，SQL會用么，Linux會用么，能流暢的看英文文檔么？

如果上面任何一個問題的答案是No，我都不建議直接轉(zhuǎn)行或者申請高級的數(shù)據(jù)挖掘職位（因?yàn)槟愫茈y找到一個正經(jīng)的數(shù)據(jù)挖掘崗位，頂多是一些打擦邊球的崗位，無論是實(shí)際干的工作還是未來的成長可能對你的幫助都不大）。

無論你現(xiàn)在是學(xué)生還是已經(jīng)再做一些前段后端、運(yùn)維之類的工作你都有足夠的時間補(bǔ)齊這些基礎(chǔ)知識。

補(bǔ)齊了這些知識之后，第一件事就是了解大數(shù)據(jù)生態(tài)，Hadoop生態(tài)圈，Spark生態(tài)圈，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)（后兩者需要高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)基礎(chǔ)，如果你的大學(xué)專業(yè)學(xué)這些不要混）。

選定其中一個方向做一些鉆研和學(xué)習(xí)，網(wǎng)上有很多現(xiàn)成的資料（基本上是英文的，所以我說了，不能看英文的趕緊去背單詞），科學(xué)上網(wǎng)用谷歌這個大家都懂。希望我的建議能對你有一些幫助。