大数据入行门槛确实相对较高。以下是一些原因：
1. 技术要求高：大数据技术涉及数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，需要具备一定的编程能力、算法知识和数据处理经验。对于初学者来说，需要掌握Python、Java、Scala等编程语言，以及Hadoop、Spark等数据处理框架。
2. 实践经验：大数据项目通常涉及到大规模的数据处理和分析，需要具备实际操作经验。对于没有实际经验的新人而言，可能需要花费较长时间学习和积累经验。
3. 持续学习：大数据领域技术更新迅速，需要不断学习新知识、新技术。对于新手来说，需要投入大量时间和精力进行持续学习，以保持竞争力。
4. 团队协作：大数据项目通常需要多个部门或团队共同合作，包括数据工程师、开发人员、分析师等。对于新手来说，需要学会与团队成员沟通、协作，以便更好地推进项目。
5. 项目管理：大数据项目通常涉及多个维度的数据分析和挖掘，需要具备项目管理能力。对于新手来说，需要了解项目的规划、执行、监控和评估等方面的知识。
虽然大数据入门门槛较高，但通过系统的学习和实践，仍然有机会进入这个领域并取得成功。以下是一些建议：
1. 选择适合自己的学习路径：根据自己的兴趣和基础，选择合适的编程语言、框架和技术栈进行学习。可以从Python开始，逐步学习Hadoop、Spark等大数据技术。
2. 参加培训课程：可以参加一些大数据培训课程，系统地学习大数据技术和项目经验。这些课程通常会提供实战项目和案例分析，有助于巩固所学知识。
3. 参与开源项目：加入一些开源项目，参与实际的大数据项目开发。这样可以积累实践经验，了解行业动态，并与同行交流学习。
4. 建立个人作品集：在学习和项目中积累一些成果，如编写代码、撰写报告等，并整理成一个作品集。这样可以展示自己的技术能力和项目经验，为求职或面试加分。
5. 关注行业动态：关注大数据领域的最新动态和技术趋势，了解行业需求和发展方向。这有助于调整自己的学习方向，提高竞争力。
总之，虽然大数据入门门槛较高，但通过系统的学习和实践，仍然有机会进入这个领域并取得成功。关键在于找到适合自己的学习路径，积极参与实践项目，不断积累经验和技能。
