大数据难学么？

1. 大数据难学么？

大数据课程难度大，虽然是0基础，但要求本科学历，年满20周岁可以入学！
大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

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2. 大数据好学吗？

大数据工程师需要具备哪些能力？ 
数学及统计学相关的背景；
计算机编码能力；
对特定应用领域或行业的知识。
大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。
所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
大数据相关的技能很多，按照数据本身，可以分为数据获取、数据处理、数据分析、数据存储、数据挖掘，共5类。
数据获取：日志收集 Scribe、Flume和爬虫等；
数据处理：流式计算的storm, spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等；
数据分析：HIVE、SPARK、基本算法、数据结构等；
数据存储：HDFS等；
数据挖掘：机器学习相关算法，聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、贝叶斯分类、神经网络等。
希望对您有所帮助！~

3. 大数据好不好学

大数据目前发展是比较好的，特别是在鸿蒙发布后物联网时代的到来下，大数据相关岗位将会更多。想要转行的话，大数据的确是个很好的方向。既然想要转行大数据，那么肯定要具备大数据的相关知识与技能，系统学习的话是不难学的。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
大数据可以从事的职业：
①大数据维护、研发、架构工程师方向
所涉及的专业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
②大数据挖掘、分析方向
所涉及的专业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。

4. 大数据好学么？

大数据专业比较难学。大数据专业一般指大数据采集与管理专业，是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面，系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
大数据采集与管理专业属于工学。大数据采集与管理专业课程主要有：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据实践等课程。

5. 大数据好学么？

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：
1. 师资力量雄厚
要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。
2. 就业保障完善
实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。
3. 学费性价比高
一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。
希望你早日学有所成。

6. 大数据难不难学

大数据专业难度较大，建议本科毕业后再学，主要课程内容包括以下模块：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。


大数据前景
1、市场需求大
随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大。据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例，我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。
2、就业范围广
一般稍微有规模的企业，都有自己的IT部门，如果企业里的信息量比较大，就势必需要数据库的管理、企业信息化管理等，学员除了去新兴行业外，还可以去这些比较有规模的企业，担任信息部的重要岗位。

7. 大数据好学吗?

随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。

大数据的学习阶段
阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。
大数据的主要编程语言是Java，而主要的开发和运行在Linux环境当中完成，所以这两项基础必备。Java基础主要在Java SE、数据库方面，需要额外重视，而Linux，掌握基本的系统命令就能慢慢上手类 ，多用会越来越熟练。
阶段二，就是大数据技术组件框架的学习，这部分也是重点。
大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。
但是从企业应用的角度来说，主要是基于开源框架开发应用的多，所以就是主流的大数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态圈。
阶段三，是项目练手。
招聘面试的时候，企业会很看重这方面，实战能力，能够基于具体的需求，去完成开发，给出合理的技术解决方案。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳

北大青鸟学生课堂实录

8. 大数据好学么？

大数据的学习并不会很难
首先题主都有了一定的JAVA基础，在培训中也会跟得上节奏。培训班最突出的好处就是有老师教，有学习氛围。很多自学的人，都是因为少了学习氛围而放弃，学一会儿玩一会儿，学一天，休两天，这哪里行得通。另外的则是因为没有人帮助教你，自己遇到的问题不能够及时解决就会卡在那，一卡就是好几天知道问题解决，这样也会劝退很多人。在大数据知识的学习并不太难的情况下，培训班就是给你一个更好的服务，辅助你学习。毕竟不是进了培训班就能够学好，还是需要自己的学习努力。
现在IT行业有很多人都是半路转行的小白，选择大数据或者JAVA，他们很多都是0基础。所以不用太过担心自己的基础问题，现在大数据培训大部分也都包括基础打磨，也是充分考虑到了许多转行小白0基础的问题。