大数据开发难不难学？

1. 大数据开发难不难学？

不难学，学习大数据确实具有一定的门槛要求，因为大数据本身就是建立在数学、统计学、计算机、经济学、社会学等诸多学科之上的交叉型学科，对于不同的初学者来说，在学习大数据的时候，要根据自身的实际情况来选择切入点，不同的切入点也有不同的门槛要求。虽然学习大数据无所谓学历，但是，从企业招聘的角度来看，对于人才的学历限制一般是要求在大专以上的。在以后的就业中，有大专以上学历的同学会更有优势。再者，大专以上学历的同学，相对的学习能力也是更强一些的，经历了高考的洗礼。大家都已经形成了系统的学习方法，这对于学习大数据是非常有帮助的。无论是选择大数据开发还是大数据分析、挖掘等方向，都需要学习一门编程语言，编程语言就是一种计算机语言，是人类与计算机交换信息所要用到的语言。对于零基础的人来说，计算机语言属于一种陌生领域的语言，初学肯定是有些困难，如果对大数据有极大的兴趣，对于学习编程语言也是有着不小的帮助，俗话说，兴趣是最好的老师。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

2. 大数据开发和大数据分析哪个好学？

虽然都是数据领域，但从工作内容来看可以分为两个方向:
一是数据开发方向，偏技术型，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等，这些岗位对编程能力要求很高，对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高，有些公司甚至会把学历、专业、院校当成一个准入的门槛，也就是说先不管你技术怎么样，在刷简历的时候就直接先按这三个标准刷下一批人。看你描述没有这方面的介绍，所以如果你的专业不太对口的话，还是建议你对着方向慎重，而且由于技术难度的问题，我个人不太好看培训，因为不管怎么培训，从技术角度来说肯定是比不上相关专业的毕业生的，那你的竞争优势又在于哪？
二是数据分析方向，偏业务型，主要是通过挖掘数据的价值来驱动企业发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才。偏业务型的数据分析师对编程能力要求较低，如果你不是编程相关专业的话，那你可以考虑一下这个方向。
数据分析师的工作性质和开发工程师的就不一样，虽然他接到的项目和工程师差不多的，但是在实战中，更加关注的是数据分析师的随机应变的能力。因为在完成这个目标当中，由于数据分析师会看到不一样的数据，会发生不同的情况，所以要对决策进行不断地调整优化，才能更好的达到目标。
工作的目标
通常在工程当中我们有一个明确的很具象的目标，而在数据分析的项目中，很多项目是没有一个明确具象的目标。
在工作当中，工程师更多的是要学习软件的编程技能或者是一些新工具的一些技能， 他通过学习掌握这些新的技能来提高工程设施的质量效果。而数据分析师不仅仅要去学习这些工具当然他还需要学习业务，学习与如何与人沟通。
最后！在进入这个两种不同的这个领域进行工作的时候，要注意自己是否适合做哪一种工作，在选择这两个行业的或者领域这个过程当中，对自己的性格喜欢什么也要做出一个基本判断。

3. 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。

4. 大数据难学吗？工作前景怎么样？

大数据就业前景
伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
3. 大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。
对应岗位：大数据运维工程师

5. 大数据开发学起来难吗？

大数据专业相对来说还是有一定难度的，毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的如果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易，会比非计算机专业的人士好很多，但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数据，难度还是很高的。应该根据自身的知识基础、能力特点和兴趣爱好来选择学习方向。大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。大数据开发工程师在一线城市平均薪资都超过了两万元，这一岗位的薪资也都超过其他的岗位，处于一个遥遥领先的地位，千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

6. 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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7. 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。

8. 大数据开发学起来难吗？

只要你有兴趣什么都不难，如果你不喜欢，你学什么都很难的，再有，it行业需要英语还不错，逻辑思维能力不太差，数学如果还不错的话，学的时候会轻松些。
大数据开发需要必须掌握的技能1条 1. Java高级(虚拟机、并发) 2. Linux 基本操作 3. Hadop（HDFS+MapReduce+Yarn ） 4. HBase（JavaAPI操作+Phoenix ） 5. Hive(Hql基本操作和原理解） 6. Kafka 7. Storm/JStorm 8. Scala 9. Python 10. Spark (Core+sparksql+Spark streaming） 。
大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向: 1. 大数据工程师 2. 数据分析师 3. 大数据科学家 4. 其他（数据挖掘等） 。
辅助小工具(Sqop/Flume/Oozie/Hue等)。
高阶技能6条 1. 机器学习算法以及mahout库加MLlib 2. R语言 3. Lambda 架构 4. Kapa架构 5. Kylin 6. Aluxio