学习大数据最好的是在十年前，其次就是现在
做了几年JAVA了，前端后端都做过些项目，最近公司准备上马一个大数据项目，让我来负责，一方面因为我对大数据正好有兴趣，一直找不到机会学习（没有动力啊~），这次机会算是撞上了。
但另一方面，其实我的大数据经验只是在虚拟机/aws和openstack上搭建word count的水平上，基本算是0基础起步。虽然我自信JAVA基础还行，但在自学大数据途中我发现，大数据实在太庞大了，各个组件够你吃一壶了:hadoop、spark、Kafka、storm、flume、flink等，而且网上的素材往往呈碎片化，偏向理论，没有太多实操空间，走了很多弯路。
不过在这次学习过程中，我也有些感想，想分享给大家。
首先，怎么判断一个技术是不是值得学：
以往我在学习一种新技术的时候，往往会先花5分钟去了解这个技术是大致干什么的，然后花30分钟去读下文档了解下应用场景，最后花2个小时做个demo，这就足够了。
如果这个技术后期在工作中用到，那么再捡起来不难，如果技术被革新了那之前花费的沉没成本也不高。从市场环境看，大数据明显属于前者，大数据和人工智能都是最近比较火的职业，岗位工资溢价也比较多，薪酬在40万~60万元之间。
30岁是一个十分繁忙的年龄，特别是在职期间给自己充电。但根据我的经验，由java语言转向大数据比想象中要简单，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，一般掌握了Javase就可以比较容易入门大数据。
确定好后目标，下面是怎么开始学？
对于JAVA开发来说，跨行学习大数据，是由纯技术到数据科学领域的跨界，需要从思维层次彻底转变，这方面真正的大师太少了。
在我的经历中，我最崇拜的只有这一位——他做了6年JAVA后台开发，期间通过岗位的便利开始接触大数据，第7年跳槽进了阿里大数据岗位，并在2年内迅速成长为大数据专家，后来陆续在乐视/IDC等互联网企业工作，在技术上甩了同龄人一条街。如今他在一家AI企业担任CTO职位，年薪百万级别。
在2018年的时候开始做一系列大数据的分享，也带过了不少大数据新人。我有幸也听过几次分享，受到很多启发。有人奇怪这种大佬为啥要讲课？用Tant的话说：做分享的过程是一个教学相长的过程，他想在往上探一探，大数据的天花板有多高。
你要是有兴趣也可以听听他的免费分享课，绝对有所收获。最近tant联合几位业界大佬做了一场免费的大数据特训营，这个特训营除了Tant之外，还有三位前辈花费了整整30天的时间一同参与授课。包括：芒果TV的数据仓库架构师Dico（领导核心团队），12年的大数据老手Brave（华为认证的大数据专家），阿里的算法大牛Chris老师（某上市游戏算法团队一把手被挖到阿里），平均资历超过10年，都是在智能数据领域核心岗位的大牛。
这四位老师他们本身处在一线大厂，本身也是负责人员聘用和管理的，无论对大数据的技术与市场人才需求都十分了解。平时难以见到的大佬，这次在本次训练营都会亲自指导与（代码）示范，他们的一次分享，胜过你盲目自学10天。
很多学员手里其实握着几百G 的资料却无从下手，特别是初学者，本身环境搭建都不会，很多教程上来就是一套代码实操，缺少在基础层面与框架上的认识。甚至本身出这些课件的人自己都没有大型项目的实战经验，采用的技术老旧，难以对接企业环境，其实是误人子弟的。
Tant的《1零基础大数据特训营》，综合了市场上最新的技术，去粗取精，只教干货，以录播与直播结合的形式，让广大在职学习者能合理安排时间，最大限度地去主动汲取知识。
可以去菜鸟窝上找下助教免费领取下。或直接勾搭助教weixin:BT474849 .