Question

大数据难学吗

Answer 1

只要有学习的心就不怕晚。从当前的技术发展趋势来看，未来大数据领域的创新空间还是非常大的，而且大数据自身的价值空间就非常大，围绕大数据也可以建立起一个庞大的产业生态，这会释放出大量的专业人才需求。大数据的落地应用场景多，不仅消费互联网领域需要用到大数据技术，在众多企业纷纷实现业务云端化之后，大数据与传统产业的结合点也会非常多，这必然会扩展大数据专业人才的就业空间和发展空间。大数据开发工程师在一线城市平均薪资都超过了两万元，一般有三到五年经验的工程师，年薪三十万以上都是普通收入；而在一些二线城市，这一岗位的薪…

Answer 2

现在大数据无疑是一个处于风口的行业，人才的短缺是当前很多企业面临巨大的困难。也有很多人正在观望大数据这一市场，各行各业想要转行的、想要提升的都非常多，这不是因为大数据好学，更大的原因是传统技术过于成熟，市场已经过饱和了，所以说现在的Java、ios之类的行业就算有几年的工作经验，但是薪资却还是没有起色。大数据作为一个新技术，专业人才稀少，市场的需求，导致了大数据人才就业前景很好，薪资也非常可观。要怎么学习大数据呢？西线学院为你解答。
一、首先要抱着学习的心态；
什么事学习的心态呢？不要想着自己学不会、很难学、学不懂这些，任何事情，只要你付出努力就会收获回报，所以说要有一颗良好的学习心态。
二、你要知道什么事大数据技术；
简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。

Answer 3

大数据是一个知识体系比较复杂且综合性比较强的编程语言，对于想转行学习大数据的小伙伴来说，在学习上是有一定难度的，这就要求小伙伴对大数据的知识进行系统化的学习。
如何学习大数据开发技术知识呢，在学习大数据开发技术知识的过程中，小伙伴要确定自己的发展方向，针对性学习，以用为学，不断探索适合自己的学习方法。
1.基础知识的积累。小伙伴在大数据培训班学习开发技术知识，要以培训课程为主线，积累基础知识，想要入门大数据开发技术，前提是需要学好java、Python等编程语言基础。等到小伙伴积累了一定编程基础的情况下，接下需要学习熟悉Linux系统的操作和一系列相关大数据开发平台搭建的学习。
2.确定发展方向，针对性学习。想要学好大数据开发技术，不要盲目的漫无目的的去学习，要确定好自己的发展方向，根据自己所需要的开发技术知识，针对性学习，以用为学，让小伙伴在学习大数据开发过程中，提高学习效率。
3.注重项目实战案例练习。小伙伴在学习大数据开发技术过程中，不要只关注开发技术基础知识的学习，更要注重项目实战案例的练习，在开发行业企业不仅注重大数据开发技术系统知识的掌握，更重要的是项目实战经验的积累。在大数据培训班一般都是理论实践相结合的教学方式，这样不仅能让小伙伴学习开发技术知识，还能让小伙伴在练习项目过程中锻炼解决问题的能力。

Answer 4

难学不难学，这都是一个相对的说法
这就要看你自己的基础和学历能力了
大数据涉及的方面比较广泛，有技术层面的，也有业务层面的
懂技术的同时，要对业务有一定的理解，这样才能让技术更符合业务发展的需求，和技术落地
学习大数据，要学习统计学的知识，还有相关语言和工具，可能还要涉及人工智能

Answer 5

大数据和云计算、物联网是未来计算机技术发展的三大方向，出来都是炙手可热的人才，但学起来也没那么容易，因为这些方向都是新技术，以往的教育体系里，这方面的内容少，相关的文献资料也不多，而且，国外可能走在了前面，需要多看些外文资料。最好的学习是在实践中，建议你如果对这方面感兴趣，就多找几本这样方向的书看看，然后多做两年这方面的开发工作，相信你会在此有所作为的。

Answer 6

大数据工程师需要具备哪些能力？ 

• 数学及统计学相关的背景；

• 计算机编码能力；

• 对特定应用领域或行业的知识。

大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。

所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

大数据相关的技能很多，按照数据本身，可以分为数据获取、数据处理、数据分析、数据存储、数据挖掘，共5类。

• 数据获取：日志收集 Scribe、Flume和爬虫等；

• 数据处理：流式计算的storm, spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等；

• 数据分析：HIVE、SPARK、基本算法、数据结构等；

• 数据存储：HDFS等；

• 数据挖掘：机器学习相关算法，聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、贝叶斯分类、神经网络等。

希望对您有所帮助！~