Question

大数据学起来难吗？

Answer 1

每个专业都有自己的特点，难与不难取决于自己，难于不难就是小马过河的故事。大数据专业的前景无疑事很棒的，大数据时代在国内才刚刚开始起步，很多企业并没有开始进入数字化模式，但是今年与去年相比，企业数字化转型的速度已经提高了很多，相信很快全国企业都会迈入数字化，那么大数据人才的供不应求就会显现出来，21世纪初进入互联网时代一样，早期的互联网从业者没有差的。关于就业方向，如果你是想成为一个程序员，那就往大数据开发方向走，如果你不想提前谢顶，想要往管理层走，那就往数据分析方向发展。一个是注重技术，一个是注重思维，看你个人选择。如果往数据分析方向发展，千万记住不能死学知识，企业需要的数据分析师是能通过数据帮助企业解决实际问题的人，所以项目经验非常重要，要通过各种途径去提升自己的项目经验，而不是死报课本不放，可以多与相关从业人员沟通，或者去参加一些职业培训，或者去实习，但是一般实习都接触不到项目精髓，除非你的关系很硬，能把你安排进项目组里成为核心成员。

Answer 2

1.没有想象中那么难，如果你感兴趣的话学起来会轻松很多的。在当今这个时代人们对大数据这个词并不陌生，都明白在这个互联网时代会有各种的大数据产生，那么数据分析就会显得格外的重要。那什么是大数据呢，其实呀并不难理解，大数据就是指超过传统数据库系统处理能力的数据。生活上，工作上很多方面都会从大数据中得到结论，有很多用其他方法难以得到的信息，通过分析数据，就变得一目了然。比如呢，科技公司他们提供的价值的很大一部分来自他们的数据，他们不断对其进行分析提高效率并开发新产品。可想而知大数据的重要性
2.如果你也想从事大数据这方面的工作，这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
3.随着互联网时代的到来，人们愈发认识到现代科技与计算机技术的重要性，无论是互联网头部企业对IT技术的研发应用还是普通企业的发展需要都可以看出IT行业正处于如日中天的发展态势下，行业竞争同样十分激烈随着人工智能、物联网的发展、大数据人才急剧增加，所以大数据行业的就业前景一片光明。如果你想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。

Answer 3

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 4

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；