大數據有多難

『壹』 大數據難學嗎工作前景怎麼樣

大數據專抄業比較難學。大數據專業一般指大數據採集與管理專業，是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面，系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。不過工作前景還是不錯的

『貳』 大數據開發學起來難嗎

每個專業都有自己的特點，難與不難取決於自己，難於不難就是小馬過河的故事。
大數據專業的前景無疑事很棒的，大數據時代在國內才剛剛開始起步，很多企業並沒有開始進入數字化模式，但是今年與去年相比，企業數字化轉型的速度已經提高了很多，相信很快全國企業都會邁入數字化，那麼大數據人才的供不應求就會顯現出來，21世紀初進入互聯網時代一樣，早期的互聯網從業者沒有差的。
關於就業方向，如果你是想成為一個程序員，那就往大數據開發方向走，如果你不想提前謝頂，想要往管理層走，那就往數據分析方向發展。一個是注重技術，一個是注重思維，看你個人選擇。
如果往數據分析方向發展，千萬記住不能死學知識，企業需要的數據分析師是能通過數據幫助企業解決實際問題的人，所以項目經驗非常重要，要通過各種途徑去提升自己的項目經驗，而不是死報課本不放，可以多與相關從業人員溝通，或者去參加一些職業培訓，或者去實習，但是一般實習都接觸不到項目精髓，除非你的關系很硬，能把你安排進項目組里成為核心成員。

『叄』 大數據分析太難了學的想哭，大家是不是也一樣啊

隨著大數據熱潮的興起，越來越多的人群想要進入大數據行業，尤其是對於沒有技術功底的人群來說，一般會考慮報一些大數據培訓班來進行系統的學習，一段時間之後就忍不住吐槽，學大數據學得想哭。事實上，任何一門新技能的習得，肯定是需要付出努力的，尤其是在基礎薄弱的情況下，學習難度可想而知。

然而近來也會有這樣一種聲音在網上：大數據太難學了，學大數據學得想哭。其實學習本來就沒那麼簡單，但是如果努力了還學不好大數據，就應該好好反思自己的學習方法是不是出了問題。下面小編就帶大家看看，大數據真有這么難學嗎?

為什麼覺得大數據難學?

不可否認確實有一些人學大數據純粹是興趣使然，但是大多數人都是沖著大數據行業高薪資好前景去的。因此學習的出發點可能就過於功利和急於求成，當然不是說不能因為這個去學習，而是絕大多數人只是一時的頭腦發熱，並沒有考慮清楚怎樣去學習，也並沒有付出多少努力。最後浪費了不少時間，甚至還有的人報了培訓班浪費了不少錢，後悔莫及地大呼：學大數據學得想哭!大數據真難學!大數據真有這么難學嗎?還是你根本就沒有下定決心努力去學習呢?希望大家在覺得學習很難的時候，問一問自己到底為此付出了多少努力，如果使用時是因為沒有花費多少心血而沒學好，那就沒什麼好抱怨的了。

這個時候，作為初學者，我們需要的就是擺正心態。大數據興起的時間不長，但是熱度空前，長遠來看，大數據這門技能是值得花時間去學習和掌握的。在學習大數據之前，不妨先冷靜下來問問自己，對於大數據行業是否真的有足夠的興趣，能否靜下心來鑽研學習。

在決定學習大數據之後，對大數據課程相對駁雜的知識體系，要做好心理准備。以學習大數據開發來說，不要將大數據開發看做一門與java、python等相似的IT語言，事實上，大數據更像是一門技術，其中包含的內容相對比較多。

正式開始大數據學習之前，做一些前期的准備，先購買一些相關的書籍，從網上找一些相關的資料去，詳細了解究竟什麼是大數據開發，然後根據自己的實際情況確定是自學，還是參加大數據培訓班來學習。

前期的准備，要做到對於大數據的一些基本概念以及知識，有一定的了解。從java、linux、hadoop、hive、oozie、web、flume再到python、hbase、kafka、scala、spark，了解這些和大數據緊密相關的技術知識，對於後期的正式學習都是有好處的。

另外，網上各種交流學習的社群，也可以加入其中，和同樣對大數據感興趣的志同道合之士一起交流，一起學習，也能互相督促，大家一起學習進步。有條件的話，可以結識一些前輩老師或者行業大牛，這對於大數據學習以及以後的職業生涯也是有幫助的。

當你真正了解大數據這個行業的時候，才能更多的去理解並知道大數據的價值以及前景，也能更加堅定克服困難。也許真的學大數據學得想哭，但是依然想要深入其中，這就是大數據的魅力。任何一門新技能的學習，都是需要付出時間和精力的，作為新興熱門的大數據行業更是如此。

另一種情況是努力了，但是還是學不好大數據，這種很明顯是學習方法不科學。不少自學大數據的小夥伴都有這樣的經歷，一開始什麼都不懂，然後在網路到處搜索學習教程，緩存了各種各樣的免費視頻資料，今天看這個老師的，明天看那個老師的，最後好像什麼都懂，但是又好像什麼都弄不清楚。大數據分析太難了學的想哭這就是因為沒有老師的指導，又缺乏學習的具體規劃，沒有系統全面的掌握知識，盲目的學習導致努力的方向根本就錯了。因此其強烈建議那些本來就缺乏基礎以及自律能力差的小夥伴，學習大數據一定要報培訓班，只用花些錢就可以少許多彎路。

大數據需要學什麼?

『肆』 大數據開發學起來難嗎

. 大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。. 大數據開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：. 大數據基礎知識、大數據平台知識、大數據場景應用。. 大數據基礎知識有三個主要部分：數學、統計學和計算機；. 大數據平台知識：是大數據開發的基礎，往往以搭建Hadoop、Spark平台為主；. 大數據場景是目前大數據的重要應用，這些場景包括很多領域，比如金融大數據、交通大數據、教育大數據、餐飲大數據等等，這些場景應用的背後也需要對行業知識有一定的了解。

『伍』 大數據難不難學

大數據專業難度較大，建議本科畢業後再學，主要課程內容包括以下模塊：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項沖賣目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

大數據前景

1、市場需求大

隨著信息產業的迅猛發展，行業人才需求量也在逐年散或逗擴大。據國內權威數據統計，未來五年，我國信息化人才總需求量高達1500萬— 2000萬人。以大數據分析為例，我國大數據人才需求以每年遞增20%的速度增長，團遲每年新增需求近百萬。

2、就業范圍廣

一般稍微有規模的企業，都有自己的IT部門，如果企業里的信息量比較大，就勢必需要資料庫的管理、企業信息化管理等，學員除了去新興行業外，還可以去這些比較有規模的企業，擔任信息部的重要崗位。

『陸』 大數據難學嗎

大數據難學不難學，這都是一個相對的說法，可能我覺著好學，但別人覺著難，這就要看自己的基礎和學習能力了，其實大數據涉及的方面比較廣泛，有技術層面的，也有業務層面的，蠢碼需要學的東西有很多，只要你能堅持認真學，就沒有問題，用人單位主要看重的是你能力問題，如果專業技術不過關什麼都沒用，如果你是零基礎找一家專業的大數據培訓機構，進行系統鎮慎的學習，我也是從零基礎學的，在光環大數據，不要怕困難，只要努力御檔敬認真學，都可以學好的！

『柒』 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。

『捌』 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

『玖』 大數據難學么

1、心態最重要

說難也難，0基礎學習需要像在高中上學一樣認真內學習6個月左右；

說不難也不難，只要心態對，相信容通過自己的努力可以掌握這些技術，選擇一個好老師，認真堅持的學習，掌握大數據技術並非難事。

2、了解大數據相關的知識，做好前期准備

大數據技術龐大復雜，不同的方向所學技術有一定的差異，你需要的是確定自己的興趣和職業發展所在，了解相關的知識和學習情況，根據目標選擇合適的課程

3、計算機編程語言學習、大數據相關課程學習

確定目標，選擇課程，然後就是認真努力的學習Lo

4、項目實戰

實踐是檢驗學習效果的唯一真理。