学习大数据难吗？

大数据的学习有一定难度，但是如果能有一个系统的学习计划，入门大数据也并不是那么困难。要想入门大数据需要做好以下几个方面的准备：

第一，根据自身的知识结构找切入点。大数据的基础知识涵盖三部分内容，分别是计算机、数学和统计学，如果是这三个专业的毕业生，那么可以比较容易的进入大数据领域，可以从事的岗位也比较多（数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据呈现等）。如果是非相关专业，那么要从计算机基础知识入手，比如首先要熟练使用Linux系列操作系统（CentOS、Ubuntu等），因为大部分大数据平台都是基于Linux系统搭建的。

第二，了解大数据平台。目前Hadoop与Spark是比较常见的大数据平台，很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以掌握Hadoop和Spark平台的搭建是学习大数据的基础。Hadoop平台对计算机硬件的要求并不高，个人电脑就可以完成搭建，所以比较适合初学者。

第三，掌握编程语言。不管从事大数据哪个方面的工作，掌握一门编程语言都是很有必要的，比如Java、Python、Scala、R等语言在大数据领域都有广泛的使用。

入门大数据需要一段时间，毕竟大数据涉及到的内容比较多，也比较杂。按照历史经验来看，入门大数据最好的办法是以用促学，一边使用一边学习能促进大数据的学习，也能够让学习逐渐深入。所以，建议学习大数据要跟着案例走。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

因为大数据前景好，薪资高，很多人想通过参加学习大数据，然后进入大数据行业发展。但是因为大数据的门槛较高，对于学习人员有一定的要求，那么学习大数据需要什么基础知识呢？

大家一起来了解下对于大数据学习者本身的学历水平的要求。

目前大多数的机构，对于大数据学习者要求必须是大专学历以上，而且大专学历还要求是理工科相关专业的，如果是本科及本科以上的，则对专业要求适当的放宽。同时大数据分为两大方向：大数据开发和数据分析。

这两大方向的对于基础知识的要求不同，数据分析偏向应用层面，对于编程要求不高，相较而言对于基础知识这块要求低一点。

一、大数据相关工作介绍

大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向:

大数据工程师

数据分析师

大数据科学家

其他（数据挖掘等）

二、大数据工程师的技能要求

附上大数据工程师技能图：

我还是要推荐下我自己创建的大数据分享群142973723，这是大数据学习交流的地方，不管你是小白还是大牛，小编都欢迎，不定期分享干货，包括我整理的一份适合零基础学习的大数据资料和入门教程

Java高级(虚拟机、并发)

Linux 基本操作

Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）

HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）

Hive(Hql基本操作和原理理解）

Kafka

Storm/JStorm

Scala

Python

Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）

辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高阶技能6条

机器学习算法以及mahout库加MLlib

R语言

Lambda 架构

Kappa架构

Kylin

Alluxio

学习路径

假设每天可以抽出3个小时的有效学习时间，加上周末每天保证10个小时的有效学习时间；

3个月会有（21*3+4*2*10）*3=423小时的学习时间。

（基础阶段）

1）Linux学习

Linux操作系统介绍与安装。

Linux常用命令。

Linux常用软件安装。

Linux网络。

防火墙。

Hadoop入门，了解什么是Hadoop

1、Hadoop产生背景

2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系

3、国内外Hadoop应用案例介绍

4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

5、分布式系统概述

6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介

7、Hadoop核心MapReduce例子说明

二、分布式文件系统HDFS，是数据库管理员的基础课程

1、分布式文件系统HDFS简介

2、HDFS的系统组成介绍

3、HDFS的组成部分详解

4、副本存放策略及路由规则

5、NameNode Federation

6、命令行接口

7、Java接口

8、客户端与HDFS的数据流讲解

9、HDFS的可用性（HA）

三、初级MapReduce，成为Hadoop开发人员的基础课程

1、如何理解map、reduce计算模型

2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程

3、Yarn模型

4、序列化

5、MapReduce的类型与格式

6、MapReduce开发环境搭建

7、MapReduce应用开发

8、更多示例讲解，熟悉MapReduce算法原理

四、高级MapReduce，高级Hadoop开发人员的关键课程

1、使用压缩分隔减少输入规模

2、利用Combiner减少中间数据

3、编写Partitioner优化负载均衡

4、如何自定义排序规则

5、如何自定义分组规则

6、MapReduce优化

7、编程实战

五、Hadoop集群与管理，是数据库管理员的高级课程

1、Hadoop集群的搭建

2、Hadoop集群的监控

3、Hadoop集群的管理

4、集群下运行MapReduce程序

六、ZooKeeper基础知识，构建分布式系统的基础框架

1、ZooKeeper体现结构

2、ZooKeeper集群的安装

3、操作ZooKeeper

七、HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库

1、HBase定义

2、HBase与RDBMS的对比

3、数据模型

4、系统架构

5、HBase上的MapReduce

6、表的设计

八、HBase集群及其管理

1、集群的搭建过程讲解

2、集群的监控

3、集群的管理

九、HBase客户端

1、HBase Shell以及演示

2、Java客户端以及代码演示

十、Pig基础知识，进行Hadoop计算的另一种框架

1、Pig概述

2、安装Pig

3、使用Pig完成手机流量统计业务

十一、Hive，使用SQL进行计算的Hadoop框架

1、数据仓库基础知识

2、Hive定义

3、Hive体系结构简介

4、Hive集群

5、客户端简介

6、HiveQL定义

7、HiveQL与SQL的比较

8、数据类型

9、表与表分区概念

10、表的操作与CLI客户端演示

11、数据导入与CLI客户端演示

12、查询数据与CLI客户端演示

13、数据的连接与CLI客户端演示

14、用户自定义函数（UDF）的开发与演示

十二、Sqoop，Hadoop与rdbms进行数据转换的框架

1、配置Sqoop

2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中

3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中

十三、Storm

1、Storm基础知识：包括Storm的基本概念和Storm应用

场景，体系结构与基本原理，Storm和Hadoop的对比

2、Storm集群搭建：详细讲述Storm集群的安装和安装时常见问题

3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等

4、Storm消息可靠性：消息失败的重发

5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN

6、Storm编程实战

如果对你有帮助 请关注点赞谢谢

你好，很高兴回答你的问题。

大数据和云计算，物联网，是未来计算机技术发展的主要三个方向，出来的话都是抢手的人才，但是大数据学习起来并不是那么容易的，首先自学就非常难。

都说最好的学习是在实践中，首先应该抱着学习的心态，虽说大数据薪资待遇非常可观，就业前景也非常不错，但是不建议在最初带过多功利心理，容易影响学习心态，然后就是要了解什么是大数据，再来就是给自己一个学习目标，找个靠谱的地方进行系统专业的学习。

我对IT非常有兴趣，有朋友也感兴趣的话可以私聊我，咱们一起交流学习[灵光一闪]

大数据培训需要多久能够学会？这个跟您本身情况来决定的，有基础的和没有基础的学员学习需要是时间不同，难度也不一样。同样是零基础的学员，学习能力不同学习的时间长短也不相同，难度也是不一样的。具体情况大家可以通下边的回答进行参考：

第一、零基础人群学习大数据的话要5个月左右的时间，至于学不学的会，就看个人学习理解能力了，我大学学的也不是相关专业，也是从零基础开始学的，没错，大数据需要学习的东西是很多，也存在一定的困难，但是只要您能认真地学，遇到困难及时解决，并坚持下来，是没问题的，好不好学别人只能是谈一下自己的感受，能不能把它学会还是要看看你了，谁也帮不了你。

第二、有基础人群如果是自己自学大数据的话那就要有一定的编程基础，或者在大学学习过相关知识。比如说是Java开发基础，python开发基础等，如果再加上一些数学统计方面的知识就更加完美了，有了这些基础的话那么自学大数据技术的话还是比较容易的。当然如果是零基础的话最好是安静得选个专业的大数据培训机构报个班进行大数据培训学习，没有一点基础的话自学是非常困难的，很容易半途而废。如果您有基础，且理解能力也不错的话，自学也是不错的。

学习大数据首先要根据自身的知识结构选择学习方向，比如数学和统计学专业的学生可以选择数据分析方向，而计算机专业的学生可以选择大数据开发方向，不同的学习方向需要制定不同的学习计划。

即将学习大数据，一点建议：

1、在校生：

学好数学，特别是概率论、数理统计；学好计算机基础知识，比如数据结构、算法、操作系统等这些是内功，工作之后没那么时间让你系统的学习这些知识。

2、已毕业的：

现在流行hadoop，流行内存计算、内存数据网格等等，以后还会有更多的概念和技术，但本质都是为大数据服务。由于发展太快，大数据与数据科学在国内并没有非常严谨规范的学院教学。这种时候学历的说服力远远没有实习项目经验来的强，进行大数据培训是个不错的选择，加米谷大数据培训中心提供的企业项目实践就能给学员带来巨大的附加值。

不要听信他人学大数据没用这样说法，如果你适合学习大数据，适合做大数据工程师，只要你认真学习，认真练习，认真做项目，就业不会是个大问题。

加米谷大数据培训机构，大数据开发、数据分析挖掘，双11报名优惠中

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给计算机科学专业毕业学生的职业建议

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要看你的专业基础，但是我认为重要的有两点，一是目标，学以致用，你学了想干嘛？人的精力有限，找到你需要的。二是兴趣，这是你能否坚持及深入学习的动力所在。希望能帮助到你！

近年来，大数据开发技术发展已经逐渐成熟化，企业对大数据开发工程师的需求量逐渐增多，市场上有越来越多的小伙伴选择学习大数据开发，原因在于大数据在我们生活、工作中运用的比较多，薪资待遇也非常好。

大数据是一项比较复杂的编程语言，学习起来肯定会有一些难度，尤其是对零基础小伙伴而言。小伙伴在学习大数据开发技术过程中，如果能有一个系统的学习路线，入门大数据应该不算很难。

对于零基础想学习大数据开发的小伙伴来说，参加大数据培训来学习是一个比较靠谱的学习方式。如果小伙伴对编程语言一无所知，那就更应该系统的学习大数据开发技术知识，相比较而言，大数据培训要比自学大数据开发更容易学习。

那小伙伴该如何入门学习大数据开发技术呢？小伙伴需要注意哪几方面呢？

1.学习大数据要从自身知识结构入手。也就是说小伙伴有没有编程基础，你所了解的编程基础都是哪些方面的知识，适不适合学习大数据开发技术，有没有基础对于学习大数据开发的难度是不同的。

2.根据大数据培训班学习路线制定适合自己的学习思路。虽然大数据培训班有自己比较成熟的培训课程内容，只是给小伙伴提供了你需要学习的知识框架，这些框架是适合所有人的，小伙伴要想丰富自身知识结构，还需要在学习中不断总结适合自己的学习思路和学习路线。

3.掌握相应的编程基础。想要入门大数据开发技术，需要学习相关java、Python、web等编程基础，不过小伙伴放心，大数据培训机构会根据小伙伴不同的基础分配到不同的班级来学习编程基础。

学习大数据相对来说是比较困难的，学习大数据的难易程度要根据小伙伴的编程基础和所选择的学习方式来决定。尚硅谷大数据培训班是全日制面授教学，以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识，培训班还有更多的大数据视频供小伙伴下载学习！

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会很难，但有志者事竞成

大数据这个词在互联网行业中的热度持续走高，各大互联网公司都将大数据纳入战略规划中;国务院和政府报告中也多次提到“大数据”，将大数据上升为国家战略;最近发布的13个新行业中，大数据工程技术人员也在其中。由此可见，大数据在未来的互联网发展中有着不可估量的作用。大数据为什么这么火呢?以今日头条、小红书、抖音等大热的APP为例，通过大数据算法，给用户推送他们关注的内容，能够更快实现爆发式增长。各大电商平台也通过大数据分析，精准定位，大大提升了消费者购买率。大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间;然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

首先，让我们来了解一下，大数据需要学习哪些技术?

1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序，是大数据学习的基础;

2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行;

3、Hadoop——分布式系统基础架构，用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储;

4、Avro与Protobuf——数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型;

5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库;

6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件;

7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ;

8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎;

9、Redis——key-value存储系统;

10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统;

11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架;

12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;

13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ;

14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言;

15、Azkaban——可完成大数据流任务调度;

16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化;对于没有基础的人来说，学大数据难吗?

如果是计算机专业的学生，学大数据相对来说还是有一定基础的，会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业，想学大数据的话，到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的，想要学习大数据，难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月，要想在这短短的时间内学有所成，要付出的努力肯定要比别人多非常多!一旦在学习中有怠慢心理，那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。

当然，除了个人的努力之外，选择好的培训机构也是十分重要的，这决定了你在这段时间内的学习是否有效、有用。建议在选择培训机构时，一定要多方面了解该培训机构的资质，不要随意听信宣传而导致误选，毕竟学习成本高，只有真正学到知识了，花费才是值得的。

大数据的学习有一定难度，但是如果能有一个系统的学习计划，入门大数据也并不是那么困难。要想入门大数据需要做好以下几个方面的准备：

第一，根据自身的知识结构找切入点。大数据的基础知识涵盖三部分内容，分别是计算机、数学和统计学，如果是这三个专业的毕业生，那么可以比较容易的进入大数据领域，可以从事的岗位也比较多（数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据呈现等）。如果是非相关专业，那么要从计算机基础知识入手，比如首先要熟练使用Linux系列操作系统（CentOS、Ubuntu等），因为大部分大数据平台都是基于Linux系统搭建的。