大数据学起来难吗?

如题所述

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。
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第1个回答  2022-03-23
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。本回答被网友采纳
第2个回答  2022-04-04
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。
第3个回答  2020-12-19
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;