隨著大數據開發技術不斷更新與落地應用的運用，很多企業更加重視大數據開發技術，市面上相關大數據開發崗位越來越多，同時，也有很多的小伙伴想要學習大數據開發技術知識，但是由于大數據開發技術所包含的編程技術越來越多且越來越復雜，對于零基礎的小伙伴來講，自學難度可就太大了，參加大數據培訓則成為一個比較靠譜的學習方式，那小伙伴在學習大數據開發技術知識的過程中，應該注意什么?
1.學大數據的基礎
首先，從大數據的知識體系結構來看，學習大數據需要具備三方面基礎，分別是數學基礎、統計學基礎和計算機基礎，選擇不同的主攻方向還需要有不同的學習側重點，比如從事大數據分析(算法)崗位需要重點學習數學和統計學知識，而從事大數據開發崗位則需要重點學習計算機知識，從當前的人才需求量來看，大數據開發領域的人才需求量更大一些。
以大數據開發方向為例，初學者需要學習的整體知識量還是比較大的，涉及到操作系統、編程語言、算法設計、數據結構、數據庫、大數據平臺等內容，在學習這些內容的過程中，還需要輔助大量的實驗。
對于初學者來說，可以先從編程語言開始學起，比如java就是不錯的選擇。 在學習java編程的過程中，還需要重點學習一下數據庫知識，而接下來需要重點學習一下大數據平臺的相關知識，選擇從Hadoop、Spark開始學習就是不錯的選擇。在學習大數據平臺的過程中，一定要重視邊用邊學，而且要結合一定的行業應用場景。
2.學大數據要有實戰
學習大數據要想有持續的提升，應該有一個較好的交流和實戰環境，并不建議在脫離實踐場景的情況下來學習大數據知識，一方面大數據開發的細節很多，如果沒有實戰項目的推動，很難能夠深入下去，另一方面實踐場景也會為開發者積累更多的行業經驗，而行業知識對于大數據開發人員的職場價值有比較大的影響。
小伙伴在學習大數據開發技術知識的過程中，更需要注重學習方法的使用，在南京北大青鳥大數據培訓班有豐富的開發實戰經驗和教學經驗的老師，帶領小伙伴學習，在教學過程中，老師將自身多年來所積累的編程開發實戰經驗與培訓課程內容相結合，從實戰的角度出發，讓小伙伴更快速的理解大數據開發相關的技術知識，更快的入門學習大數據開發技術。