首先，如题，这篇是写给那些从其他领域跨界到大数据领域的朋友的，当然，初入大数据领域，或者对大数据领域有所兴趣的朋友，也可一观。 想起要写这个话题，已经很久了，直到最近私密群建立起来，才发现这个话题应该是更急切需要被讨论一下的。 虽然我对于大数据培训市场一直不算太感冒，但是，如果说对于那些想要跨界进入大数据领域的朋友来说，不可否认，全面的培训是最快的方式，最少比自学来的快、更系统。 但我一直对于大部分培训课程体系的设计不敢苟同，这是重点。 这两年来，鉴于种种原因，也帮不少初入门或者说初入大数据培训机构的跨界朋友参考过培训课程。 基本上课程套路都一样一样的：
三四个月的课程，好几万的投入，然后就上岗开干了，细微的区别的在于可能不同课程的课时设置不同，但基本上都得来一个如上全家桶套餐。 先不说其他的，三四个月，得把这个整个“全家桶”给咽下去，还得消化了，简直了。。。 而在实际的工作中，你能用上其中一到两种算是正常的，能用上三四种的算是少见的，能碰过过半的说明你可以升级为数据架构师了。 那么，这样子培训的意义在哪呢？不求精而求广？ 关键是很多人培训完了，依然一脸懵逼，感觉自己不知道能干啥，不知道要干啥，又或者说不知道企业到底需要什么人，而自己到底适不适合。 好了，吐槽完毕，正文来了。 我个人认为，给初入大数据领域或者跨界进入大数据领域的朋友灌输大数据相关的知识，第一件事不是说各种组件框架生态相关的东西，也不是各种编程语言基础。 而是，了解清除以下几个问题：
只有解决了上面两个问题，才能给自己最精确的定位，找准方向深入下去。 一个人的精力是有限的，在短短的几个月时间内，你不可能把所有的东西都学的精通，哪怕连熟练都难做到，仅仅是皮毛而已。 所以，有的放矢，把有限的时间放到该定位的地方上去。
现在一说起大数据，简单起来就是一个词，但其实这个方向已经可以形成一个技术领域了，包含了方方面面的技术点，也提供了各种不同的技术岗位。 所以，不同的岗位，对应的需求，工作内容都是不同的。 我们可以根据数据从下到上，从无到有，到产生价值整个数据业务流程来拆解，并且与此同时，来看看每个环节我们需要的技术储备以及能做的事有哪些。 数据的几大基本业务流程：
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