大數據專業好學嗎

① 大數據開發學起來難嗎

不難學的，大數據開發是大數據職業發展方向之一，另外一個方向是大數據分析。從工作內容上來說，大數據開發主要是負責大數據挖掘，大數據清洗處理，大數據建模等工作，主要是負責大規模數據的處理和應用，工作主要以開發為主，與大數據可視化分析工程師相互配合，從數據中挖掘出價值，為企業業務發展提供支持

② 大數據專業怎麼樣，學起來輕松嗎

一、大數據不好學，但可以學
1、大數據好不好學，答案是不好學，如果好學的話就不會有上百萬的人才缺口了
2、大數據學習是有門檻的，但並不像很多人說的那樣需要數學和統計學基礎（大數據分析需要這些基礎）。而我們經常說的大數據學習一般指大數據開發（大專學歷即可學習，理工科專業為佳）
3、為什麼說不好學呢？我們從大數據學習內容上來分析，大數據開發說白一點就是編程，相信對很多行外人來說，一提到編程就是滿屏看不懂的代碼，這就是大數據難點之一。如果你不入這一行總覺的困難重重。所以說，大數據難但是可以學！經過你的努力和堅持，小白也是可以完全學懂大數據的。
二、就業前景好
1、大數據行業的火爆就不用我贅述了

2、人才缺口達200萬
3、平均月薪20K+
4、應用廣泛、未來將覆蓋全行業
5、人工智慧、雲計算、物聯網和大數據密不可分

③ 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

④ 大數據學習難嗎

相對其他的專業來說大數據並不簡單，如果有Java的基礎就不錯的，學習起來就輕松點，希望你早日學有所成。

⑤ 大數據學起來難嗎

你好，學習也看對誰而言，有些人學什麼都不難，有的人就難，除了天賦，就是決心。就這個而言，大數據學起來具有一定的難度，需要有專業性的數學知識和統計知識，同時對於數據有敏感性，能夠學會使用各種數據類軟體。

⑥ 大數據專業好學嗎

這個問題吧，不能一慨而論，也不能以偏概全，需要根據每個個體的具體情況來說，能告訴你的是，只要你肯努力，就沒有不好學的專業。

不過大數據專業相對基礎知識要求會高的，一般大專及以上的知識水平，學習大數據基本不會有太大的問題，不會說你輸在了文憑上。

現在轉行或畢業參加大數據培訓的人非常多，不少都是零基礎入門的，但中間的付出就只有自己能夠體會。選擇大數據專業，你應該關注和關心的是自己的興趣愛好和能力所在，如果你連最起碼的喜歡都談不上，那還能怎麼堅持呢？

因此啊，不要問自己是否可以學大數據專業，然後看看，自己可以為學習大數據分析付出多少、堅持多久。

學習能力

無論是數據分析，還是其他崗位，都需擁有持續、快速學習的能力，學業務邏輯、行業知識、技術工具、分析框架……

隨著科技日新月異，大數據技術必將更成熟，給人類帶來了更多便利。從大數據分析所需具備的能力和基礎來看，無論你是學生，還是職場人士，都能通過學習和實踐，掌握大數據工具來進行分析，學以致用。