㈠ 大數據難學嗎

現在大數據無疑是一個處於風口的行業，人才的短缺是當前很多企業面臨巨版大的困權難。也有很多人正在觀望大數據這一市場，各行各業想要轉行的、想要提升的都非常多，這不是因為大數據好學，更大的原因是傳統技術過於成熟，市場已經過飽和了，所以說現在的Java、ios之類的行業就算有幾年的工作經驗，但是薪資卻還是沒有起色。大數據作為一個新技術，專業人才稀少，市場的需求，導致了大數據人才就業前景很好，薪資也非常可觀。要怎麼學習大數據呢？西線學院為你解答。
一、首先要抱著學習的心態；
什麼事學習的心態呢？不要想著自己學不會、很難學、學不懂這些，任何事情，只要你付出努力就會收獲回報，所以說要有一顆良好的學習心態。
二、你要知道什麼事大數據技術；
簡而言之，從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，演算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。

㈡ 零基礎學大數據好學嗎

大數據行業是目前熱門行業之一，大數據工程師人才稀缺，各大名企都在爭相招聘大數據人才。
大數據在IT課程中是比較難學的一個
首先零基礎學大數據分析難不難得因人而異，比如一個對數據分析很感興趣的朋友，能夠用更高的技能進行數據分析，那麼大數據的學習對於他來說是富有吸引力的，他會覺得大數據的學習越學越有趣，相反剛開始學大數據，並不是本心出於對大數據的喜愛，而是覺得大數據發展前景好，但是自己覺得大數據學習枯燥無味，那麼學起來應該不是很容易。
其次大數據本身的學習難度就在那，而對於以上兩種情形來說，你問他們大數據難不難學，他們給你的答案肯定也不一樣。大數據難不難學，首先跟個人的興趣愛好是相關的，所以學大數據的朋友一定要保持對大數據的興趣，這樣你的學習才會更加的愉快，你才會有足夠的動力學大數據。
其實零基礎學大數據難不難也跟你的學習方式有關。自學大數據和參加大數據系統學習，哪個學習起來比較容易呢?很明顯，參加大數據系統學習比較容易，有問題可以找老師，自學大數據只能欲哭無淚。不論是哪種學習方式，零基礎剛開始學大數據都會比較累，但是隨著學習的深入，會越來越好。
以上我的回答希望對你有所幫助

㈢ 大數據難學么

1、心態最重要

說難也難，0基礎學習需要像在高中上學一樣認真學習6個月左右；

說不難也不難，只要心態對，相信通過自己的努力可以掌握這些技術，選擇一個好老師，認真堅持的學習，掌握大數據技術並非難事。

2、了解大數據相關的知識，做好前期准備

大數據技術龐大復雜，不同的方向所學技術有一定的差異，你需要的是確定自己的興趣和職業發展所在，了解相關的知識和學習情況，根據目標選擇合適的課程

3、計算機編程語言學習、大數據相關課程學習

確定目標，選擇課程，然後就是認真努力的學習Lo

4、項目實戰

實踐是檢驗學習效果的唯一真理。

㈣ 大數據好學嗎去哪裡學較好

一：好學不好學其實分很多情況，要是有Java基礎的話相對來說容易一點，因為大數據涉及的Java內容也就是Javase這一方面，Javase對於大數據來說就是基礎部分，如果是沒有一點兒基礎，倒也不是學不會，只是相對於有基礎的會吃力一點兒。
二：再說去哪裡學，我多少了解一點兒，因為身邊有很多朋友都參加過培訓，去過的地方有很多，首先行業內，干大數據的有很多，我就不說別的機構了，你可以關注一下海牛部落，這個還不錯，各方面設施，師資力量都不錯，而且還有自己的伺服器集群。還是專業做大數據的。相對於別的來說，他還不錯。

㈤ 大數據分析難不難好學嗎

先推薦大家b站上：大數據分析——人工智慧實戰項目課

大數據的火爆使得不少人紛紛投入到大數據開發學習中，然而近來也會有這樣一種聲音在網上：大數據太難學了，學大數據學得想哭。其實學習本來就沒那麼簡單，但是如果努力了還學不好大數據，就應該好好反思自己的學習方法是不是出了問題。下面小編就帶大家看看，大數據真有這么難學嗎？

階段一 大數據基礎增強

本階段重點講解 Linux 操作基礎、 Shell 編程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群環境准備等內容，可以幫助沒有 Linux 基礎 或者 Linux 基礎薄弱的學員， 達到熟練使用

Linux、熟練安裝 Linux 上的軟體，熟悉負載均衡、高可靠等集群相關概念，搭建 互聯網高並發、高可靠的服務架構， 為大數據內容的深入學習做好充足的准備。


階段二 大數據 Hadoop 離線分布式系統

大數據 Hadoop 離線分布式系統


階段三 大數據 Storm 實時計算系統

本階段通過全面 Storm 內部機制、原理以及 strom 實時看板案例的深入講解和練習，讓學習者能夠擁有完整項目開發思路和架構設計，掌握從數據採集到實時計算到數據存儲再到前台展示的編程能力


階段四 大數據 Storm 項目實戰

實時採集線上業務系統日誌，對接 Storm 流式計算平台實時分析，出現異常信息，調用告警業務通知相關負責人，達到監 控業務系統運行的功能， 基於日誌進行監控，監控需要一定規則，對觸發監控規則的日誌信息通過簡訊和郵件進行告警。


階段五 大數據 Spark 內存計算系統

Spark 可以用於批處理、互動式查詢（Spark SQL） 和實時流處理（Spark Streaming） 等相關內容， 本階段通過講解 Spark 一站式處理框架， 讓學習者掌握 Spark 相關的開發技術，達到能夠勝任 Spark 相關工作的能力。


階段六 大數據 Spark 項目實戰

用戶畫像是根據用戶基本屬性、社會屬性、生活習慣和消費行業等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。構建用戶畫像 的核心工作即是給用戶貼「標簽」，而標簽是通過對用戶信息分析而來的高度精煉的特徵標識。

最後，小編想說的是，在大家學大數據學得想哭的時候，認認真真反思一下，自己真的足夠努力嗎？自己的學習方法真的沒問題嗎？只要解決了這兩個問題大家就會發現，大數據真沒那麼難學。

㈥ 大數據是什麼，難學嗎

大數據用於描述一個數據集，由於其值，種類和速度，它們違背了傳統的處理方式。因此，大數據依賴於要管理和分析的技術。
換句話說，大數據是人們在沒有計算機幫助的情況下幾乎無法理解的數據集合。
大數據學習要分為幾個階段：
階段一 大數據基礎增強
本階段重點講解 Linux 操作基礎、 Shell 編程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群環境准備等內容，可以幫助沒有 Linux 基礎 或者 Linux 基礎薄弱的學員， 達到熟練使用
Linux、熟練安裝 Linux 上的軟體，熟悉負載均衡、高可靠等集群相關概念，搭建 互聯網高並發、高可靠的服務架構， 為大數據內容的深入學習做好充足的准備。

階段二 大數據 Hadoop 離線分布式系統
大數據 Hadoop 離線分布式系統

階段三 大數據 Storm 實時計算系統
本階段通過全面 Storm 內部機制、原理以及 strom 實時看板案例的深入講解和練習，讓學習者能夠擁有完整項目開發思路和架構設計，掌握從數據採集到實時計算到數據存儲再到前台展示的編程能力

階段四 大數據 Storm 項目實戰
實時採集線上業務系統日誌，對接 Storm 流式計算平台實時分析，出現異常信息，調用告警業務通知相關負責人，達到監 控業務系統運行的功能， 基於日誌進行監控，監控需要一定規則，對觸發監控規則的日誌信息通過簡訊和郵件進行告警。

階段五 大數據 Spark 內存計算系統
Spark 可以用於批處理、互動式查詢（Spark SQL） 和實時流處理（Spark Streaming） 等相關內容， 本階段通過講解 Spark 一站式處理框架， 讓學習者掌握 Spark 相關的開發技術，達到能夠勝任 Spark 相關工作的能力。

階段六 大數據 Spark 項目實戰
用戶畫像是根據用戶基本屬性、社會屬性、生活習慣和消費行業等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。構建用戶畫像 的核心工作即是給用戶貼「標簽」，而標簽是通過對用戶信息分析而來的高度精煉的特徵標識。

㈦ 大數據好學嗎學多久能學會

大數據相對來說更適合有基礎的人學習，0基礎學習也是可以的就相對有點難度，會比較回吃力，正常情況答下學大數據參加面授班，學習的時間大約半年，大數據學習一定要有方向，按照路線圖的順序學習就是可以的，選擇培訓機構的時候重點關注機構的口碑情況，希望你早日學有所成。

大數據學什麼

㈧ 大數據專業好學嗎

大數據專業：

全稱：數據科學與大數據技術，強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科

大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。 此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合...

開設課程：

數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

「大數據」方向：

方向一：數據挖掘、數據分析&機器學習方向

方向二：大數據運維&雲計算方向

方向三：Hadoop大數據開發方向

當前整個IT行業對於大數據人才的需求量還是比較大的，近幾年相關方向研究生的就業情況還是比較不錯的，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上升的發展趨勢。

㈨ 大數據課程難不難學，學歷低能學會嗎

照我多年的觀察，學習大數據的人群學歷最低基本上是在大專，一般都是本科或碩士生居多，不過這不是絕對的，畢竟大數據相關職位對行業知識和項目經驗也很看重，如果家庭經濟情況允許，自己學習意願也比較強的，在校生可以選擇讀研，已經本科畢業出來的學生，可以選擇報一個大數據就業班之類的，系統地提高一下自己的業務能力和實操經驗。
對於學歷這個問題，一般來說，當你沒有任何基礎的時候，能拿的出手的只有學歷，本科生當然競爭不過研究生。但是隨著工作時間久了，你的能力達到了這個職位的要求，學歷就不重要了。尤其是對業務能力要求比較高的數據分析師、數據挖掘師這些職位，你的行業知識和業務理解能力在很多情況下比學歷更加重要。
至於去哪裡學，這個你可以貨比三家，結合自己的專業背景和興趣偏好，選擇你更加喜歡或更加信任的課程，雖然課程整體上都是大同小異，但講師的授課方式和個人水平很重要，一定要找好符合自己心態和感官的講師，這樣你學起來會更加得心應手。我們CDA也有大數據分析就業班，有時間可以了解一下，讓課程顧問幫你好好分析分析你目前所處的水平在什麼位置，然後再量身為你推薦適合你學習的課程。

㈩ 大數據好學嗎

  1. 對於有開發經驗的來同學來說，學大數據源還是比較容易的，比如你現在是做JAVA開發的，那麼你轉行大數據做JAVA大數據開發，只需要把大數據框以及相關大數據技術學到，再輔以一定的項目練習，基本就可以幹活了；如果你現在是做的Python開發，同樣你也只需要學好大數據框架以及相關技術，再輔以相關項目就可以從事Python大數據開發了。

2.如果你是零基礎，學習能力一般，在理解概念會稍微慢一點，比如學到JAVA面向對象的時候，這部分同學就比較懵了，但是只要肯付出，願意多問，願意去琢磨，也能得到理想的結果。

3.零基礎學習能力很強，比如畢業於211、985高校，相對來說，學起來就比較輕松。在我們的大數據培訓班，50%以上都是這樣的學生，不得不說，學習能力強，學啥都快，不光是編程。第一種有開發經驗，他們會去主動學習；第三種學習能力強，他們相信自己能學會。但第二種他們缺乏自信，也是比較猶豫的一部分人。