這要看你學到什么程度了，初級的大數據工程師，大數據開發工程師，大數據維護工程師啊，再往后發展大數據研發工程師，大數據架構師，數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家，大數據挖掘師，大數據算法師等；不管的研發，還是數據分析，還是運維，都要看以后的工作需要和發展，還有自我提升等，不同的方向分工又不太相同，大數據作為一門基礎科學，無論在數據開發及分析、物聯網和人工智能算法訓練領域，都有著核心技術和職位訴求。

如果后期想從事大數據相關崗位，還是建議要系統性的學習大數據的課程內容。一般大數據學習主要分為以下幾個階段：

第一階段：大數據基礎

Java基礎——Java語法基礎。掌握JAVA的開發環境搭建以及基礎知識等.能夠熟練使用邏輯語法進行代碼編寫

數據結構——數組、鏈表、棧、隊列、排序、二分查找、散列表、哈希表、二叉樹，紅黑樹、遞歸樹，堆和棧。繼續提升大家的計算機素養，掌握算法初步。

MySQL基礎——mysql安裝、基本SQL語句、SQL優化。掌握數據庫的基本應用。

Javaweb——tomacat、servlet、JSP 、MVC。掌握web開發的相關內容，理解數據來源

高級java——面向對象、網絡編程、反射、多線程。理解分布式程序運行原理，為以后閱讀大數據框架打下基礎。

linux基礎——虛擬機安裝、常用linux命令、shell腳本。學會使用linux操作系統，為部署大數據集群做準備。

第二階段：大數據框架

Hadoop——分布式存儲、分布式計算、公共通用接口。掌握部署大數據集群，熟練編寫map-reduce程序。

Zookeeper——Zookeeper協調機制、選舉機制。搭建高可用集群。

Hive——數據倉庫搭建、數據導入和分析。初步掌握數據倉庫的概念，為后續企業級數倉做準備。

Hbase——Hbase集群搭建、大數據數據庫工作原理、列式存儲、高吞吐量應用開發。掌握大數據數據庫Hbase的應用，科學的行鍵設計，熱點數據處理。

Kafka——理解消息隊列、Kafka集群部署、高并發高可用數據采集框架搭建。掌握高可以高并發數據隊列系統設計、能處理峰值問題。

Scala——Scala語法基礎、常用算子、異步通信。掌握優秀的數據處理語言Scala

Spark——Spark集群搭建、離線數據處理、實時數據處理、機器學習、圖計算。掌握一棧式解決方案Spark，它是大數據的核心模塊。

常用輔助框架——Sqoop、Flume、Presto、impala、Phoenix、oozie、ElasticSearch、kylin、MongoDB、Redi、Druid。掌握常用工具和與大數據緊密相關的框架，提高工作效率，拓展框架功能。

第三階段：機器學習

python基礎——python基礎語法、面向對象、Numpy。掌握python基礎語法和機器學習相關的基礎框架。

數學基礎——線性代數、微積分、概率、凸優化。本部分內容理解即可，對優化模型很重要。

常用算法——回歸、KNN、決策樹、聚類、集成學習、SVM、多分類、貝葉斯、EM、隱馬模型、深度學習。掌握常用計算器學習算法的原理，能夠根據數據特性選擇合適的模型，訓練泛化能力強的模型。

第四階段：項目實操

如果擔心自學效果不好，可以了解下云和數據大數據人工智能實訓班，講師全程實戰式教學，而且學生不僅可以學到大數據相關的內容，也可以掌握人工智能相關的內容，為以后提供更有利的支持，占據更強的優勢。

云和數據作為教育部第一批產學合作協同育人項目單位，第46屆世界技能大賽（云計算方向）省、市兩級集訓基地、鄭州高技能人才培養示范基地、鄭州電子商務人才教育示范基地，攜手華為、騰訊、百度、Amazon、Unity、Oracle、Microsoft等公司深度賦能院校人才培養，與省內外130多所高校開展了混合所有制二級學院、產教融合基地、專業共建、師資培訓、實習實訓、學徒制、協同育人、頂崗實習等多維度、多層次的校企合作。人才培養技術方向涵蓋云計算、大數據、人工智能、虛擬現實、軟件工程、用戶體驗設計、網絡安全、電子商務八大方向。年培養高端IT技術人才超10000人，累計為企業輸送高端泛IT技術人才超5萬人，其中60%來自于口碑推薦，一次就業率98%，20%就業薪資超1W，平均薪資8.5K。