Question

大数据好学么？

Answer 1

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：

1. 师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

Answer 2

大数据好学么？

首先大数据是什么？

大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。

有人通过下方的等式给出了大数据的定义。

大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程

虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。

既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。

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，一共需要5个月左右达到就业程度。

大数据开发怎么学？

大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：

大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。

大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；

大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主；

大数据场景是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。

大数据未来的发展空间很不错，学习大数据是一个不错的选择。

这里制定了一条专业的学习路径，希望帮助大家少走弯路。

一、Java+JavaSE 基础知识，掌握Java基础知识，为后面学习大数据技术打基础。

二、JavaWeb前端开发工程师（HTML/CSS/JS+MYSQL 数据库+MVC 设计模块）

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。不是比较好学的

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种:

狭义:通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化(知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华)的行为方式。例如通过学校教育获得知识的过程。

广义:是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久为方式。

社会上总会出现一种很奇怪的现象，一些人嘴上埋怨着老板对他不好，工资待遇太低什么的，却忽略了自己本身就是懒懒散散，毫无价值。

自古以来，人们就会说着“因果循环”，这话真不假，你种什么因，就会得到什么果。这就是不好好学习酿成的后果，那么学习有什么重要性呢？

物以类聚人以群分，什么样水平的人，就会处在什么样的环境中。更会渐渐明白自己是什么样的能力。了解自己的能力，交到同水平的朋友，自己个人能力越高，自然朋友质量也越高。

在大多数情况下，学习越好，自身修养也会随着其提升。同样都是有钱人，暴发户摆弄钱财只会让人觉得俗，而真正有知识的人，气质就会很不一样。

高端大气的公司以及产品是万万离不了知识的，只有在知识上不输给别人，才可以在别的地方不输别人。

孩子的教育要从小抓起，家长什么样孩子很大几率会变成什么样。只有将自己的水平提升，才会教育出更好的孩子。而不是一个目光短浅的人。

因为有文化的父母会给孩子带去更多的在成长方面的的帮助，而如果孩子有一个有文化的父母，通常会在未来的道路上，生活得更好，更顺畅。

学习是非常的重要，学习的好坏最终决定朋友的质量、自身修养和后代教育等方面，所以平时在学习中要努力。

Answer 4

. Apache Hadoop:过去几年中，Apache Hadoop的开发取得了巨大的增长。如今，Hive， Pig,HDFS，HBase, MapReduce等 Hadoop组件的需求量很大。

尽管Hadoop已经很久，但从最近3一4年开始流行起来。许多软件公司非常普遍地使用Hadoop集群。这无疑是大数据中的大事。有抱负的专业人员应精通此技术。

2. NoSQL: NoSQL 数据库(包括Couchbase, MongoDB等)正在替代传统的SQL数据库(如DB2,Oracle等)。 这些分布式NoSQL数据库有助于满足大数据存储和访问需求。这通过其数据处理能力补充了Hadoop的专业知识。具有NoSQL专业知识的专业人员可以在任何地方找到机会。

3.数据可视化: QlikView, Tableau等 数据可视化工具可以帮助您理解分析工具执行的分析。难以掌握所执行的复杂大数据技术和流程，而这正是专业人员发挥作用的地方。精通数据可视化工具的专业人士可以获得在大型组织中发展自己的职业的机会。

4.机器学习:数据挖掘和机器学习是大数据的两个热门领域。尽管大数据的前景广阔，但这两者为该领域做出了重要贡献。缺乏可以使用机器学习来进行预测和规范分析的专业人员。这些领域可以帮助开发推荐，分类和个性化系统。拥有数据挖掘和机器学习知识的专业人员也获得了丰厚的报酬。

5. Apache Spark:对于复杂的技术(例如MapReduce) ，Spark是一 种更直接，更快捷的替代方法。无论有没有Hadoop框架，它最近都非常流行。许多组织正在采用该技术，因此正在寻找具有Spark技能的人员。Spark的内存 堆栈的兴起也使Spark成为高薪工作。

6.定量分析:定量和统计分析是大数据的重要组成部分，因为它全都与数字有关。统计和数学的背景很有帮助。诸如SAS，SPSS, R等工具的知识也有助于提高您的技能。因此，该行业需要大量具有定量背景的专业人员。

7.编程语言:某些通用编程语言可以极大地帮助您获得竞争优势。这些编程语言包括Java, Python,C, Scala等。 甚至对具有数据分析经验的程序员也有很大的需求。

8.数据挖掘:在当今的IT世界中，数据挖掘已达到新的高度。具有数据挖掘工具和技术经验的专业人员需要大数据工作。诸如Rapid Miner, Apache Mahout和KNIME之类的数据挖掘工具是市场.上最抢手的数据挖掘技能。

9.解决问题的能力:即使您拥有大数据领域中所有工具和技术的知识，解决问题的能力和创造力也将帮助您很好地执行任务。为有效解决方案而实施大数据技术将需要专业人员具备这两种素质。

10. SQL: SQL是一 种以数据为中心的语言，是大数据时代的基础。在使用NoSQL等大数据技术时，结构化查询语言的知识从本质上将是程序员的一项额外优势。它也是Hadoop Scala仓库的重要组成部分。

Answer 5

大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。 大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。[1]

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。