说实话，大数据有相对较高的学习门槛。高科技公司中有很多岗位，产品经理、架构师、程序员、解决方案、技术支持、市场销售……角色不同，知识背景不同，目标不同，学习深度也不同，但对于每个人来说，学习的挑战都一样的大。
在陌生事物面前，大部分人都会害怕，都会选择回避，这是人性。但改善生活的压力和职业成就的动力也逼迫我们，必须得去学习，得去突破。然而，更难的并不是学习本身，而是迈开学习的第一步。
公司若要进一步壮大，必须要在大数据的领域中更进一步。但阻碍我们前进的客观事实也的的确确确存在，那就是：
我们不懂大数据！
不仅是冲在一线的营销人员不懂，处于枢纽环节的解决方案不懂，后端的产品和研发也不那么灵光。
那还搞撒？
当然要搞！新中国也是从一脸茫然走到今天的。我们的目标是明确的，那步子就必须要坚定的迈出来。每个岗位，都应尽快开始，并坚持学习下去。当你我赶不上时代的高速列车，就只能接受被淘汰被冷落的结果。
大数据相关的书籍、课程、影音资料非常多，我尽可能整理一个适用于整个公司的学习路线图。未来也许会证明这不一定是最好的路线，但今天，希望不要去质疑，迈开这一步，学起来先！
另外，随着时间和业务的发展，学习的内容与要求都有可能会进行补充、刷新和调整，这是一个动态的过程。
一、学习分为三个档位：
- 通识档：不需要具备专业技术基础
- 入门档：不需要具备大数据基础，如果能具备一定软件研发基础会更好
- 进阶档：需要先达到入门档，需要具备软件研发基础
| 角色 | 通识档 | 入门档 | 进阶档 |
|---|---|---|---|
| 销售 | 要求 | 部分要求 | 不要求 |
| 解决方案 | 要求 | 要求 | 暂不要求 |
| 产品 | 要求 | 要求 | 暂不要求 |
| 研发 | 要求 | 要求 | 暂不要求 |
| 交付 | 要求 | 要求 | 暂不要求 |
二、学习资料
1. 通识课程
推荐资料1：《大数据时代 - 生活、工作与思维的大变革》，作者：维克托•迈尔•舍恩伯格，译者：周涛，这本书几乎算是大数据领域的必读之作。
当当网链接：《大数据时代 - 生活、工作与思维的大变革》
大数据时代
推荐资料2：《大数据导论（通识版） - 数据思维、数据能力和数据伦理》，作者：林子雨（厦门大学数据库实验室创始人），个人非常欣赏他，在中国大学慕课网上是一个名人。纸质版预计2020年3月由高等教育出版社出版发行，目前可以下载电子版。
推荐厦门大学数据库实验室的官方网站（http://dblab.xmu.edu.cn/），据说是中国大学里最好的大数据学习资源中心。
百度网盘：《大数据导论（通识版）- 课程讲义》
提取密码：yk8p
大数据导论（通识版）- 课程讲义
另外，该课程也已在网易云课堂上线，《大数据导论（通识版）》
大数据导论
2. 入门课程
推荐资料1：《大数据技术原理与应用（第2版）》，作者：林子雨（厦门大学数据库实验室创始人），深入浅出的讲了大数据领域的关键技术。这类的书其实挺多的，但我个人还是比较推荐林老师的这本。
当当网链接：《大数据技术原理与应用（第2版）》
百度网盘：《大数据技术原理与应用 - 课程讲义》
提取密码：3en5
大数据技术原理与应用 - 课程讲义
另外，该课程也已在网易公开课上线，《大数据技术原理与应用》
大数据技术原理与应用
推荐资料2：《大数据技术体系详解 - 原理、架构与实践》，作者：董西成。这些天一直在微信读书上学习，感觉也不错。
当当网链接：《大数据技术体系详解 - 原理、架构与实践》
微信读书链接：《大数据技术体系详解 - 原理、架构与实践》
大数据技术体系详解
3. 进阶课程
首先，我自己也还还远远没有达到“进阶”的程度，暂时先不推荐，有两个原因：
1. 免得误人子弟
2. 我们要做的是大数据安全，不是大数据平台或大数据应用。到了这个阶段，对大数据技术体系要有更广泛的理解，而不是简单的深入到大数据运维或应用开发这个领域。比如与云计算的结合、与人工智能的结合、与区块链的结合……
待时机成熟，思路明确，能力匹配时，更新不迟。
上面就是我整理的大数据学习路线，学习过程一定会遇到难题，但希望大家能够坚持下来，几个月后再回顾这段日子，会欢欣不已，这正是学习的快乐。
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