在成为大数据工程师之前，是需要学习完以下这些知识才能成为大数据工程师的：

Java基础中的知识点主要有：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射JDK新特性、通讯录系统。

JavaEE核心中的知识点主要有：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、 Maven、Spring、SpringBoot、Git。

Hadoop生态体系中的知识点主要有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、 Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台。

Spark生态体系中的知识点主要有：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink。

一、了解大数据理论

要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。

二、计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。

在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。

三、大数据相关课程的学习

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

四、实战项目

不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。

一般来说，零基础学习大数据大概就是分为这4个阶段，学习大数据不是件容易的事，但是只要你能多努力，积极地解决自己的疑惑，多练手，相信你一定可以掌握这门技术

大数据工程师难度还是不小的，在学习大数据之前会先学习Java开发方向的内容，都属于后端开发，看自己接受度怎么样，要是学习没什么问题可以继续学大数据，要是不行可以从事Java开发工程师。

大肯定是大的，现在的一般的没有多少人掌握的，因为需要记的东西有点多，不过如果是自己想学的话就没有问题，毕竟想不想学才是能不能学会的根本。

大数据工程师难度还是挺大的，尤其是对自学的小伙伴，要先学习Java后端开发的内容，看看自己的一个掌握程度，如果良好的话，能很好的理解掌握，再继续学习

程序员  看你自己能不能接受吧  因人而异 有人觉得简单有人觉得难

如果你是Java工程师转大数据会相对于简单点，如果是纯小白那难度会很大

大数据工程师有不少细分方向，不同的方向需要具备不同的知识结构，通常情况下大数据工程师分为四个具体的工作领域，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。

大数据工程师是做什么的？

分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。

在工作岗位上，大数据工程师需要基于Hadoop，Spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群环境的搭建，性能调优和日常维护等。