从零开始成为大数据工程师是一个系统化的过程，涉及多个方面的学习和实践。以下是一些步骤和建议，帮助你从零基础迈向大数据工程师的行列：
1. 学习基础知识：你需要掌握计算机科学、数学、统计学和编程的基础。这些是理解大数据概念和工具的前提。
2. 学习编程语言：至少需要熟悉一种编程语言，如python、java或c++。python因其简洁性和强大的库而特别受欢迎。
3. 学习数据结构和算法：了解如何使用数组、链表、栈、队列等基本数据结构，以及排序、搜索、图论等基础算法。
4. 学习数据库知识：了解关系型数据库和非关系型数据库（如nosql）的基本概念，以及如何设计有效的数据库模型。
5. 学习大数据技术栈：熟悉hadoop生态系统，包括hdfs、mapreduce、pig、hive、hbase、kafka等组件。同时，了解spark生态系统，特别是spark streaming、mllib等高级功能。
6. 学习数据处理和分析工具：熟悉etl（提取、转换、加载）工具，如informatica、talend、datastage等，以及数据可视化工具，如tableau、power bi等。
7. 实践经验：通过实际项目来积累经验。可以从参与开源项目开始，或者自己动手做一些小项目。github是一个很好的资源，你可以找到许多关于大数据的开源项目，参与其中可以学习到很多实践经验。
8. 参加培训课程：有很多在线平台提供大数据相关的课程，如coursera、udemy、edx等。这些课程通常由行业专家授课，可以帮助你快速掌握必要的技能。
9. 建立网络：加入专业社群，如linkedin上的大数据专业群组，参加meetup活动，与行业内的专业人士交流。
10. 持续学习：技术领域变化迅速，持续学习新技术和最佳实践是成为一名优秀大数据工程师的关键。
总之，成为一名大数据工程师需要时间和努力，但只要你坚持不懈，不断学习和实践，就一定能够实现自己的目标。
