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。
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5. 大数据好学吗，学起来难不难？

答主目前就读于某985经管类专业，对于这个题目还是比较熟悉的。

首先，大数据和会计原本是截然不同的两个方向。大数据更偏向于理工科，需要具备一定的计算机技术，掌握科学计算的方法才能真正入门这个专业。而会计专业则是传统的商科，一直以来都是高校中非常热门且就业很广的一个专业，简单概括就是要跟各种报表打交道。
至于好不好学：总结一句话就是（需要广泛的知识体系，选择需要谨慎！）


为什么这两个不同的专业会融合在一起？原因在于大数据在新时代的广泛应用（这里就需要跟大家小科普一下大数据的起源于爆火）：“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格雷(Jim Gray)指出大数据将成为人类触摸、理解和逼近现实复杂系统的有效途径，并认为在实验观测、理论推导和计算仿真等三种科学研究范式后，将迎来第四范式——“数据探索”，后来同行学者将其总结为“数据密集型科学发现”，开启了从科研视角审视大数据的热潮。2012年，牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）在其畅销著作《大数据时代（Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live,Work,and Think）》中指出，数据分析将从“随机采样”、“精确求解”和“强调因果”的传统模式演变为大数据时代的“全体数据”、“近似求解”和“只看关联不问因果”的新模式，从而引发商业应用领域对大数据方法的广泛思考与探讨。大数据于2012、2013年达到其宣传高潮，2014年后概念体系逐渐成形，对其认知亦趋于理性。大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统，并持续发展和不断完善，其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移。经过多年来的发展和沉淀，人们对大数据已经形成基本共识：大数据现象源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用以及信息技术的不断低成本化。大数据泛指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行获取、管理和处理的巨量数据集合，具有海量性、多样性、时效性及可变性等特征，需要可伸缩的计算体系结构以支持其存储、处理和分析。

大数据与会计专业培养掌握会计基本理论和方法，熟悉经济、管理等相关知识，精通会计业务核算、财务分析和会计信息技术应用能力，能够胜任企事业单位出纳、会计、财务管理、办税会计等职业岗位，尤其是适应会计中介服务行业（代理记账、财税咨询、会计师事务所、税务师事务所等）、餐旅行业和商贸企业的财会岗位，3-5年内能够胜任财务主管、财务经理等岗位，5年后可以成为会计师、高级会计师、注册会计师的高素质技术技能型专门人才。
总结下来，大数据与会计专业是特别有发展前景的一个专业，是很符合时代发展特征的一个专业，但是其交叉学科的特性也表明想要学好这个专业需要多方面的知识储备！

6. 大数据怎么样？好学吗

这个问题，不能一慨而论，也不能以偏概全，需要根据每个个体的具体情况来说，只要肯努力，就没有不好学的专业。

不过大数据专业相对基础知识要求会高的，一般大专及以上的知识水平，学习大数据基本不会有太大的问题，不会说输在了文凭上。

现在转行或毕业参加大数据培训的人非常多，不少都是零基础入门的，但中间的付出就只有自己能够体会。选择大数据专业，应该关注和关心的是自己的兴趣爱好和能力所在，如果连最起码的喜欢都谈不上，就谈不上坚持。

其实学好大数据并不难，只要用心去学习。关于如何学好大数据的更多问题，可以到一家专业的机构看看，例如CDA数据认证中心就不错。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

7. 大数据好学吗？

大数据专业语言主要以java、python为主，课程知识点多，难度大，入职门槛高，建议年满20周岁，本科学历再学，这样更具有竞争力！我有全套大数据视频课资料可以发给你自学！
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。
你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。记得找我要全套大数据视频课资料，祝你学有所成，望采纳。

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8. 大数据好学吗？