当前正处在大数据时代，大数据未来将得到广泛的落地应用，所以从未来发展的前景来看，大数据方向是不错的选择。大数据的学习一定要落地，并不是所有从事大数据的人都要从Hadoop、Spark开始学起，实际上，Excel、Mysql、Python可能是更切实际的选择。
1、什么学习学习大数据比较好？
大数据相比大家一定都不陌生，很多小伙伴一定也想学习大数据技术，从事这方面的工作。因为近些年大数据是非常火爆的一个行业，之未来的发展前景也被大家所看好，所以也吸引了很多人前来学习大数据技术，那么，大数据怎么学习比较好呢？首先，小编认为大家需要做的就是去选择一个比较适合自己的学习方式，目前市面上主要是自学和培训俩种方式。
自学，相对来说是比较适合有一定的编程基础的小伙伴的，并且自律性也要比较强才行，否则是很那坚持学习下去的，很多人都是因为没有自律性导致后期逐渐的放弃学习，培训，不管是有基础还是零基础的都比较适合，只要想学习都是可以的，但前提是你必须要满足年龄和学历的一个要求才行。其次，就是在学习的过中应该如何对待，小编这里一共总结了下边几个方面的，希望可以帮助大家，
1、遇到问题一定要及时解决，在解决的过程中先自己试着去解决，如果解决不了就去多问问老师，看看是怎么解决的；2、多和同学之间进行交流，在学习中有什么疑问和同学多进行交流，这样不仅可以互相帮忙学习，还可以不断体系学习效率；3、多敲代码，多练习。编程学习主要是动手能力，所以大家一定要多去练习，只有练习之后你才能更好的发现问题并解决，
2、大三要分方向了，其中有大数据方向，不知道大数据好不好学，主要学什么？
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。首先，选择大数据方向是没有问题的，但是学习大数据是具有一定难度的，当前正处在大数据时代，大数据未来将得到广泛的落地应用，所以从未来发展的前景来看，大数据方向是不错的选择。学习大数据需要具备三方面的基础知识，分别是数学、统计学和计算机，另外还包括一众辅助学科，比如社会学、经济学等等，
所以大数据涉及到的内容还是比较多的，而且也具有一定的难度。对于计算机专业的学生来说，学习大数据方向通常需要学习以下几个方面的内容：第一：编程语言，大数据领域的编程语言比较常见的有Java、Python、Scala、R等，其中Python和R语言在数据分析领域应用比较多，Java语言在大数据应用开发和大数据平台开发领域应用比较多，Scala则主要应用于Spark平台。
第二：大数据平台，目前比较常见的大数据平台是Hadoop和Spark，不少商用大数据平台通常也是基于Hadoop构建的，而且Hadoop平台对于计算机硬件的要求比较低，比较适合初学者和大学生群体。另外，大数据平台的组件比较多，需要一个系统的学习过程才能逐渐掌握，第三：大数据分析。数据分析是大数据专业要重点学习的内容，目前大数据分析有两种主要方式，一种是统计学分析方式，另一种是机器学习分析方式，
以机器学习方式为例，首先需要掌握一些常见的算法，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等，然后通过编程语言完成算法的实现，进而对算法进行训练和验证，整个过程还是具有一定难度的。当前，场景分析是大数据比较常见的落地应用，我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
3、学大数据怎么样？哪些领域需要用到大数据？
学大数据怎么样？1、这个问题从宏观角度去回答的话有发展，因为整个大数据行业发展前景一片光明！在未来大数据将成为整个社会及全行业发展的基石。2、从微观角度回答这个问题的话需要因人而异，不同的人学习能力不同、思维逻辑不同、学习及工作投入精力不同，而对于学习和工作的结果有有所不同，学习大数据的方向是对的，是有发展的，而且发展前景一片光明。
