大數據行業發展如火如荼，國家政策利好，互聯網大佬紛紛在大數據行業布局，我們想讓自己的職業生涯在一個朝陽行業發展，肯定又要學習相關的技術，讓自己與時俱進，但是難就難在大數據是一個新興事物，目前我國大學的專業里面還鮮少有這個專業，國家剛批的大數據專業，全國目前35個高校，但是從17年開始招生，2021年才有第一批畢業生進入職場，在四年期間，是大數據行業發展的飛速時期，沒有行業發展是等著人才進入的，而是需要要虛位以待、蓄勢待發，所以在沒有高等教育準備好的大數據教育，如何高效的學習大數據，如何快速的與行業發展想契合，那么需要我們成為第一個吃螃蟹的人，作為一個隨著大數據行業成長的職業人，幫大家分析下：如何高效的學習大數據

首先，我們可以選擇自學，自學能力是必備的，大數據行業的技術日新月異，如果沒有自學能力，建議不走技術路線，否則你會非常疲于奔命，那我們思考的第一問題來了，你適合在前期零基礎的情況下自學嗎？

對，適不適合還真因人而定，而且對“適不適合”這一點的判斷必須深思熟慮，因為你的一時誤判，走錯了學習之路，不得不被迫走許多毫無意義的彎路，這真不是一件劃算的交易。

或許你常聽別人講別人的朋友的故事，某某在某方面零基礎自學一年達到了如何高超的境界，聽起來如何簡單輕松，或聽起來如何的咬牙堅持，就或許會有一種“我上我也行”的錯覺。

為什么會有這種錯覺？

因為你對零基礎的誤解，以及對自身的認識不徹底，不清晰所造成的。

零基礎，表面意思是從沒觸碰過該行業或者相關行業的東西，完全小白的學習完全未知的技能和理論。

但本質上的零基礎，其實更指代的是沒有自成一套的學習習慣和學習方法。

而對自身的認識不徹底是因為你總是在“吃飽了不覺得餓，睡醒了不覺得困”的時候判斷自己的狀態，那當然總是充滿自信，意志力堅強；

但你又可嘗試過在你最疲憊的時候選擇咬牙奮起敲代碼？也就是說你需要客觀正確的分析自己是不是擁有極強自我約束力的人。

不要在最好的情況下做預估，要在最壞的考慮中找出路。

這也就是為什么同時零基礎的兩人，最后的結果輸出差距甚遠。

然后絕大部分人把一切鍋都扔給“天賦”，用一句俗話反駁你的借口“以現在的努力程度之低，還不足以拼天賦”。

但話題又回到原點，也不要以為僅憑努力奮斗就能成功，反而更多的結果是沒有技巧性的努力，即使慢慢在成長，也是一件很心累的行為，更何況，還有很多人因為努力后沒有成長，慢慢失去了自信。

正如不要用戰術上的勤奮掩蓋戰略上的懶惰，大抵就是如此。

所以總而言之還需要結合你自身的一套良好的方法，在該方法下循序漸進，有計劃和策略性的努力，若沒有良好的條理性，那么你極可能不適合自學。

最后簡單梳理：你適不適合自學，你要清晰兩點

1/你是否有良好的學習習慣和學習方法

2/你是否有極強的自我約束力

隱藏的第三點：你是否能夠判斷自己有無良好實用的學習方法？如果你對此是茫然的，那說明你是沒有的。

如果你在這點上無法判斷，那么你在學習時的投入方式很大可能是憑感覺學習，并沒有摸索出一套明確的學習技巧。

但人總會走到自學的那天，不可能總是靠別人把知識灌輸給自己，只是在這一天到來前，或許目前的你是非常需要被人引導的，正所謂“師傅領進門，修行靠個人”。

那么你能找師傅帶嗎？

但凡有這種想法的人，或多或少都會存有僥幸之心，或者叫做“天真，單純”。希望不花一分錢，就能更快速的學到更優質，更實用的技能。

關于這一點，我只想反問一句你：“如果你是大師，你憑什么愿意帶我？”

你我之間有利益關系？你我之間有情感關系？如果都沒有，你想找一個素不相識的人帶你是不現實的，如果你正好有類似的人脈資源，那算你足夠幸運了，因為很少有人會有這樣的待遇，所以要好好的活用起來。

但有一點希望有這種資源的孩子明白。

即使是真正的大師，你也不能盲聽盲信。比起基礎的知識內容和技能技巧，更應該學習他們的眼界和態度，這才是用錢買不到，用時間也不一定能累積到的東西。

關于培訓

為什么會有培訓，從讀書到工作期間，各個階段都有相應的培訓。

如小學、初中、高中會有被稱為家教或者輔導班的存在，大學會有培訓機構的存在，上班后會有公司內部的培訓體制存在。

如果換個思維看培訓，其實學校，家庭也是某種意義上的“培訓機構”。

而各個階段的培訓存在意義不太一樣，高中前以畢業考試為目標，大學后以就業為目標，上班后以快速適應工作為目標。

那么回到問題本身，為什么會有培訓的存在？

理由有很多，如學生個人提高想法，外界的利益想法，家長的望子成龍，就業剛需的技能要求，學校的體制不健全等等，諸如此類的各種因素所衍生出了培訓產業。

培訓的本質相對于學生來說：即是有老師傳授，有學生接收。

也就是通過別人的教授，來獲得相應的學習內容。

那么回到話題本身，你需不需要培訓？給你總結了三點，如果均符合，那么或許你是需要的。

1/自我約束能力不強（三天打魚，兩天曬網，大學就是這么被浪費的）

2/沒有一套良好的學習習慣和學習方法，容易茫然無措（沒有人指引，你沒有解決問題的方法和不知道該學什么的困惑）

3/你不屬于特困家庭（因為培訓是需要資金投入）

仔細對比，其實自學和培訓的要點幾乎是完全相反的，所以問題的本質是“你是適合自學還是適合去培訓”。

跟一流的老師學眼界和角度，跟二流的老師學技巧和方法，跟三流的老師學記憶和操作；

培訓的好處是可以讓你茫然無措和無心學習的時間段安穩度過并學到實用的技能方便就業；

但壞處也是有的，絕大多數培訓老師都屬于上面所說，三流或者二流并且培訓的費用相對較高，雖能學到實用的技能，但并不一定能得到更多眼界和心得的東西，所以從某種意義上來說在資金上也是一種意義參半的損失，但確實可以讓你節約許多時間和不被浪費許多時間。

關于老師問題，請不要強求，一流老師對上三流學生，并不見得非常適合。但一流老師對上一流學生也不一定是最佳的“配置”。關鍵還是要看你們彼此是否合拍，所謂“你選老師的同時，老師也在選學生”。

最合適的才是最好的，而最好的不一定最合適。

回到選擇培訓之后的問題，就是選擇一家靠譜的培訓機構，以利益為導向的培訓機構，你覺得信任無法構建，只是為了賺取利潤，不以盈利為目的機構，你思考企業究竟貪圖什么呢，反而細思極恐，國家公立的教育，不以利潤為目的，你又思考那么老師的激勵沒法解決，何來的責任感。其實我想說，通過正當的、合法的賺錢，是一家企業最有尊嚴的活法，不賺錢的企業不長久，尤其是價格低的企業，大數據行業好，待遇高，這是我們總眾所周知的，然后你的學費低，可想而知，你的講師待遇并不高，待遇不高的講師，你能指望他的水平多高么？

在成都、在西南、乃至在全國，專注于大數據技術的培訓的企業并不多，雖然培訓機構較多，傳統的IT競爭很激勵，但是在大數據行業有建樹的企業少之又少，如果各位看官們，確實有大數據培訓的需求，建議各位可去了解下科多大數據，在小編閱企業無數的經驗的，至少讓你了解后，會覺得不虛此行

當然，以上僅作為小編個人建議，是否合適，該如何進行選擇，那都是你自己的事，這也是最重要的一點，沒人能替你選擇。