學大數據難嗎

1. 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

2. 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。

3. 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

4. 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。

5. 大數據難學嗎

大數據應該說是比較難學的，相對於其他IT技術，就像千鋒的大數據，一定的Java基礎是必須的，再就是想hadoop、Linux、storm生態系統都是要學的，不過出來學完薪資真是高的離譜。

6. 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。

7. 大數據技術專業好學嗎

我是一個大二在讀環境工程專業的學生，我有個朋友就是學大數據技術的，我來說說我對這個專業的感受。

就業方向

大數據棗氏專業就業方向很廣泛，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;大數據運維和雲計算方向:涉及的崗位諸如大數據運維工程師等;這其中，數據挖掘，數據分析這一塊是最容易入門，也是人才缺口最大的一塊發展方向。

8. 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。