零基礎學大數據好學嗎

Ⅰ 大數據學習，對於一個零基礎的小白來說難學嗎

雖然現在大數據人工智慧發展的很好，但是自學的話還是很難達到公司要求的，專當初我自學了一屬年的大數據，天天在網上找一些免費的資料和視頻看，但是遇到問題了也沒人能幫我解決的，所以學的很吃力也很慢，後來勉強懂一些後台、hadoop方面的知識，但是只能說是皮毛，只是了解一些簡單的知識，公司照樣不要，後來報了個班集訓了半年，面了2家就找到工作了，當初涉世不深給7千就幹了，後來待沒多久就跳槽了，幾乎工資翻了一倍。所以說啊，自己自學比較浪費時間還學不好，本人的前車之鑒，希望能幫到你

Ⅱ 大數據好不好學

看選什麼學校，比如這邊是初中起步入學互聯網 it

Ⅲ 想學大數據，零基礎好入門嗎

零基礎可以學會大數據，大數據的零基礎學習有以下步驟：

1、理解大數據理論

2、計算機程序設計語言學習

3、主要的大數據相關課程

4、實戰項目

要學習大數據，你至少應該知道大數據是什麼，大數據將被用在什麼領域。通過對大數據的一般理解，你可以了解你是否對大數據感興趣。

大數據學習，需要參考的因素：

· 專業知識背景

· 行業經驗

· 計算機專業知識，比如操作系統，編程語言，計算機運行原理等

· 數學知識，這里指高等數學，比如微積分、概率統計、線性代數和離散數學等。

Ⅳ 完全零基礎可以自學大數據嗎

大數據入門不像學一門編程語言，自學一段時間就OK了。大數據是需要站在編程的基礎上學習的，所以零基礎的同學建議不要輕易入坑，但如果你已被大數據的就業前景和薪資迷得鬼迷心竅，又或者真的喜歡這行到骨子裡，倒是可以嘗試一下。因為沒有什麼比慾望更有動力。

零基礎學習大數據需要從以下幾個方面入手：

首先，大數據學習路線要明確，第一步：要進行大數據開發語言及其他基礎的學習。第二步：學習理論及核心技術。第三步：真實項目案例實戰。

1、計算機編程語言的學習。

對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，java等等。建議從java入手，容易學而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合於各種情況的應用程序

那在學習Java的時候，我們一般需要學習這些： HTML&CSS&JS，java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。這些都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。

2、大數據相關的學習。

學完了編程語言之後，一般就可以進行大數據部分的學習了。一般來說，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要更長。大數據部分，包括hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，分布式存儲、分布式計算框架等技術，還要熟悉大數據處理和分析技術。如果要完整的學習大數據的話，這些都是必不可少的。

3、實戰階段。

不用多說，學習完任何一門技術，實戰訓練是很重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

一般來說，零基礎學習大數據大概就是分為這3個階段，學習大數據不是件容易的事，但是只要你能多努力，積極地解決自己的疑惑，多練手，相信你一定可以掌握這門技術。

Ⅳ 大數據開發難不難學

說實話是難的

大數據領域三個較為常見的發展方向：大數據分析、大數據開發、大數據科研

這個三個方向的難度是遞增的，大數據開發排第二，是較難的。

大數據開發需要學習的課程：

階段一：JavaSE開發

階段二：JavaEE開發

階段三：並發編程實戰開發

階段四：Linux精講

階段五：Hadoop生態體系

階段六：Python實戰開發

階段七：Storm實時開發

階段八：Spark生態體系

階段九：ElasticSearch

階段十：Docker容器引擎

階段十一：機器學習

階段十二：超大集群調優

階段十三：大數據項目實戰

總結下上面的課程內容，大數據開發需要學java、linxu、資料庫、hadoop、spark、storm、python、ElasticSearch、Docker等知識。

大數據開發學出之後能從事的工作

1. Hadoop開發工程師

2.數據挖掘工程師

3.大數據科學家

4.首席數據官（CDO）

5.ETL研發

6.大數據信息架構開發

Ⅵ 零基礎學大數據好學嗎

大數據行業是目前熱門行業之一，大數據工程師人才稀缺，各大名企都在爭回相招聘大答數據人才。
大數據在IT課程中是比較難學的一個
首先零基礎學大數據分析難不難得因人而異，比如一個對數據分析很感興趣的朋友，能夠用更高的技能進行數據分析，那麼大數據的學習對於他來說是富有吸引力的，他會覺得大數據的學習越學越有趣，相反剛開始學大數據，並不是本心出於對大數據的喜愛，而是覺得大數據發展前景好，但是自己覺得大數據學習枯燥無味，那麼學起來應該不是很容易。
其次大數據本身的學習難度就在那，而對於以上兩種情形來說，你問他們大數據難不難學，他們給你的答案肯定也不一樣。大數據難不難學，首先跟個人的興趣愛好是相關的，所以學大數據的朋友一定要保持對大數據的興趣，這樣你的學習才會更加的愉快，你才會有足夠的動力學大數據。
其實零基礎學大數據難不難也跟你的學習方式有關。自學大數據和參加大數據系統學習，哪個學習起來比較容易呢?很明顯，參加大數據系統學習比較容易，有問題可以找老師，自學大數據只能欲哭無淚。不論是哪種學習方式，零基礎剛開始學大數據都會比較累，但是隨著學習的深入，會越來越好。
以上我的回答希望對你有所幫助

Ⅶ 大數據分析師零基礎可以學嗎

大數據分析師零基礎可以學。其實零基礎學習大數據分析是可行的，但是需要找對方法，做好學習規劃路線。零基礎學習大數據開發需要掌握數學與統計基礎、分析工具、SQL、編程語言這些內容。

Ⅷ 0基礎可以學大數據嗎

隨著大數據應用的逐漸落地，很多人都想從事大數據方面的工作，這其中自然就有很多非大數據相關專業（數學、計算機、統計學）的從業者，那麼大數據到底能不能從零基礎開始學呢？答案是肯定的，但是也要根據自身的實際情況來選擇是否去學習大數據技術。

大數據雖然不需要基礎，但是學習大數據的人如果是為了找到一份好的工作的話，那麼就有一定的要求，需要學員的學歷達到本科，年齡最好是20-32之間的比較合適。

如果大家在年齡和學歷都滿足的情況下，即使零基礎也都可以學習大數據技術，不過在學習的過程中大家需要去選擇一家比較專業的培訓機構，尤其是課程一定要是針對零基礎學員的課程，具體的課程內容大家可以參考下邊大數據學習路線圖。