大数据学习难吗？

2025-02-15 05:42:08

推荐回答（5个）

回答1：

大数据学习有一定的难度，建议找一家专业的培训机构进行学习，推荐选择【达内教育】，该机构培养的学员专业技能强，职业素养好，在用人单位中拥有良好口碑。

【大数据学习】内容如下：
1、Scala：Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计，大数据开发需掌握Scala编程基础知识。
2、Spark：Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求。
3、Azkaban：Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。该机构致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、测试工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才，拥有行业内完善的教研团队，强大的师资力量，确保学员利益，全方位保障学员学习；更是与多家企业签订人才培养协议，全面助力学员更好就业。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

回答2：

大数据在Java技术之上，学习的专业内容：
Java语言基础：
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类；
HTML、CSS与JavaScript：
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用；
JavaWeb和数据库：
数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕；
Linux基础：
Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器；
Hadoop生态体系：
Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop文件I/O详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie；
Spark生态体系：
Spark简介、Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、Spark SQL与DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程；
Storm实时开发：
storm简介与基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解；
项目案例：
模拟双11购物平台、前端工程化与模块化应用；

回答3：

相对其他的专业来说大数据并不简单，如果有Java的基础就不错的，学习起来就轻松点，希望你早日学有所成。

回答4：

一、大数据现状分析
1.大数据发展趋势
2019年-2021年，将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期，就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样。
大数据与人工智能相互依托，在政策层面已经上升为国家战略，而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。
2.人才市场需求大
据美国劳工局预测，2022年美国市场将需要约85万大数据方面的专业技术人员；而国内数据统计《大数据人才报告》显示，预测未来3到5年人才缺口将达到150万之多。
3.职位薪酬水平普遍较高
据统计，在美国大数据分析师平均每年薪酬在17.5万美元左右；而国内一线互联网公司，大数据分析师的薪酬水平普遍比同一级别的其他职位高20-30%，这也成为国内转岗人员往大数据转型的很重要的理由之一。
4.高校加大对大数据相关专业的设立
目前，全世界有近170所大学开设了大数据相关专业。近些年，国内教育部也积极采取措施，加强对大数据人才的培养，开设新专业如“数据科学与大数据技术”等。大军已经进入，全民开始行动了。2019年国内各大高校都将会开设大数据、人工智能专业。所以对于想加入大数据行业而言，我建议还是尽量早点学习相关知识，进入这个行业。
二、大数据相关岗位有哪些，发展趋势是什么？
1.大数据平台研发路线
职责：主要负责大数据技术的产品化，包括开源技术框架的研究、封装和开发
入门：系统性了解大数据技术体系（spark、hadoop、hbase等技术），通读一遍各技术框架的技术文档，知道每项技术能够解决什么问题，其实现原理，优缺点等；能够调用各技术框架API进行功能封装
进阶：能够优化开源框架性能及完善开源技术、作为开源社区的commiter
发展：数据平台研发架构师、数据平台产品经理
2.大数据开发路线
职责：也叫ETL工程师，主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据；
入门：同数据平台研发工程师，并熟练使用SQL、存储过程；
进阶：技术选型、技术架构设计、数据架构设计、平台性能调优
发展：数据架构师、大数据DBA
3.大数据算法路线
职责：俗称调参工程师，主要负责使用机器学习算法建模，处理业务需求，基于算法引擎封装算法工具。
入门：python语言，sklearn、tensorflow等算法引擎，熟悉决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等各种算法原理和适用场景；
进阶：业务建模、调参
发展：数据科学家
4.大数据可视化路线
职责：主要负责数据可视化应用开发
入门：各种数据可视化图表适用场景、echarts框架、vue、BI工具
进阶：数据应用可视化UIUE设计、大屏展现设计
发展：数据艺术家
业务类
1.大数据分析路线
岗位：主要负责结合业务问题，使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用
入门：熟悉各种分析图表、数据分析工具、具备数据分析报告撰写能力等
进阶：熟悉各种算法概念及使用场景、具备敏锐的业务思维、管理思维和应用规划能力
发展：数据咨询师、数据产品经理

回答5：

大数据学习只能说不轻松，Java语言是大数据学习的基础，你有Java的基础，那么你学习起来就会很轻松。

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