很多人了解到大数据发展的前景和空间很好，适合发展自己的职业生涯，那么零基础的新手想转行学习大数据，可以按照什么样的流程来安排学习呢？
1、首先，0基础入门大数据，先从一门编程语言入手。加米谷大数据建议，如果你想往大数据开发方向走，学习Java，想学数据分析或者数据挖掘，那就选Python。
为什么一开始的入门要学习编程，要这样安排？
这就跟问学习为什么要学会拿画笔、学习音乐为什么要练发声一样，因为它是基础啊！
学习大数据，不能只看数据，不能只设计算法，关键是要通过编程把算法来实现，看算法是否对数据有一定的效果。如果不学一门语言，你就不能和计算机对话，就没有办法让计算机来处理数据，也就不能证明你的想法和算法的有效性和准确性。
既然编程是基础，重要性就不用加米谷在多说了吧，一定要学好哦。
2、编程语言学习之后，着手学习什么呢？大数据基础，Linux、Maven基础
why？加米谷知道肯定会有人问为什么。因为Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等。大数据的发展是基于开源软件的平台，Linux占据优势， 大数据的分布式集群（ Hadoop，Spark ）都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。
当然你也可以把这部分内容放在编程语之前学习也是可以滴！
3、then，学啥子呢？可以开Hadoop体系的学习啦！
大数据比较通用的平台是基于Hadoop Saprk ，那为什么不先学习Spark呢，因为学习Spark之前需要先学习Scala呀，那怎么不先学习Scala呀，你的Java学牢实了吗，练手试过没有呀？
好了，上面只是加米谷猜测一些喜欢刨根问底（其实是杠）的同学可能会问的一些问题，正传，现在为什么可以进行Hadoop的学习呢？
因为贴心的加米谷知道大家想要迫切学习大数据技术的呀，0基础的同学经过前面Linux、Java等一系列基础的学习，时间都已经过去三个月啦，再不学个大数据平台，加米谷估计很多同学会心慌啦！
除了这个原因，其实还因为大数据平台Hadoop就是采用Java语言实现的，在Hadoop下采用Java语言也是一个比较常见的选择。Java学习完成后，进一步学习Hadoop平台的相关知识，最后在Hadoop平台下采用Java完成任务开发。这样就可以阶段性的两部分内容联系起来，既学习了理论知识，也算实践上手训练了一波。
Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，是目前比较常见的大数据支撑性平台，包含的内容比较多，加米谷提醒大家一定要好好学习哦！
4、然后，你们是不是在学完Hadoop后就想立即进入Spark的学习了呢？别着急，大数据技术的学习还需要掌握Scala，为什么呢，Spark要用啊。
Hadoop学习之后，还得学习Spark，它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。这是大数据技术学习的两大重点。
但是学习Spark之前，还要学习一门语言，叫Scala。Scala在大数据方向不是偏科研的，是非常多地方都会用的，比如说spark。
不过在学习Scala之前，你最好先对Java和任一函数式语言（Haskell，SML等）有一定程度理解以后，尤其是能够在编程范式之间随意切换以后，再去了解Scala。
Scala的好处：
JVM base, 全面兼容Java. 对于Java基础扎实的同学, 学习Scala是很友好的；
在常用工具中， Flume和Hadoop由java编写， Spark和Kafka由Scala编写。
Scala作为一门较新的语言，它的社区是比较混乱的。Scala社区里有很多不同的尝试，以Java一支和Haskell一支为主，此外还有使actor和reactive programming一派的。你如果连一个已经成熟的编程范式都没有掌握，我觉得很大可能你会吃不消Scala。
这也是为什么加米谷大数据在安排大数据开发课程的学习中，对于0基础的同学首先安排大家学习Java编程，等到Java编程基础良好后，进行Hadoop体系的学习，再安排学习Scala，然后在学习Spark、kafka浙西，这样的顺序是比较科学合理的，大家也更容易掌握。
5、这步真的可以学习Spark啦！
Spark的重要性加米谷已经在前文中说过了，那就不多说了，大家撸起袖子，认真学起来吧！
6、来个真实项目实战练手
市场上主流的大数据技术都学习过一遍了，怎么能不来个真实项目练练手，在实战环境中去练习，看看自己掌握的程度如何，技术之间的衔接和融合运动卡不卡壳，存在哪些问题需要解决等等。加米谷大数据除了培训外，自己也在做项目，也为其他企业提供大数据相关的技术支持，所以来加米谷大数据学习，不仅技术原理可以搞清楚，还能有真实的项目 练手，学习的不二之选啊！
那么大数据培训班费用多少呢呢？
大数据培训费用一般在1.8w-3w之间，其中线上网课和线下面授课价格的差距根据每个机构的设置不同会有一定差异，不过总体上来看差不多。
大数据培训一般分为两种课程，大数据开发和数据分析，这两种课程加米谷大数据都有，学费在2w左右，不过我们是在成都进行小班面授课，学习效果比较能得到保障。大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。
