从零开始成为大数据工程师是一个涉及多个阶段和技能的学习过程。以下是一些步骤和建议，帮助你开始这个旅程：
1. 了解基础知识：你需要对数据科学、统计学、计算机科学以及相关领域有基本的了解。可以通过在线课程、大学课程或自学来获得这些知识。
2. 学习编程语言：掌握至少一种编程语言是必要的，如python、r或java。这些语言在处理大规模数据集时非常有用。
3. 熟悉大数据技术：了解hadoop、spark等大数据处理框架。这些工具可以帮助你处理和分析大量数据。
4. 实践项目经验：通过实际项目来应用你的知识和技能。可以从小型项目开始，逐渐增加复杂性。github是一个很好的资源，你可以在那里找到许多开源项目，参与其中可以让你学到很多。
5. 参加培训和认证：考虑参加大数据相关的培训课程或获得专业认证，如apache的hadoop认证或cloudera的cdh认证。这些证书可以证明你的技能并增加你的职业资格。
6. 建立网络关系：加入数据科学社区，如linkedin上的大数据小组，或者参加本地的会议和研讨会。与同行交流可以提供宝贵的见解和建议。
7. 持续学习和适应新技术：大数据领域不断发展，新的技术和工具不断出现。保持好奇心，不断学习新技能和工具。
8. 构建作品集：创建一个展示你技能的作品集，包括你在项目中使用的技术、你解决的问题以及你的贡献。这可以在求职时为你加分。
9. 准备简历和面试：确保你的简历突出显示你的技能和经验，准备好回答常见的面试问题，特别是关于数据处理和分析的问题。
10. 寻找工作机会：开始申请大数据相关的职位，可以是全职或实习。利用各种招聘网站、社交媒体平台和行业联系来寻找机会。
总之，成为一名成功的大数据工程师需要时间和努力，但通过上述步骤，你可以建立起所需的技能和经验，为未来的职业生涯打下坚实的基础。
