大數據哪個方面好學

❶ 大數據好學嗎，大數據需要學習什麼技術

大數據目前發展是比較好的，特別是在鴻蒙發布後物聯網時代的到來下，大數據相關崗位將會更多。想要轉行的話，大數據的確是個很好的方向。既然想要轉行大數據，那麼肯定要具備大數據的相關知識與技能。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

大數據可以從事的職業：

①大數據維護、研發、架構工程師方向

所涉及的專業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

②大數據挖掘、分析方向

所涉及的專業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

❷ 大數據專業好學嗎都學些什麼啊

按照職業的發展方向可以分為：
1、大數據開發方向：
涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；
數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；
2、大數據運維和雲計算方向：
涉及的崗位諸如大數據運維工程師等；
這其中，數據挖掘，數據分析這一塊是最容易入門，也是人才缺口最大的一塊發展方向。很多大型的企業都會藉助一些BI工具，諸如國外很有名氣的Tableau、PowerBI，國內的黑馬DataFocus、FineBI、永洪BI等等，來協助進行數據分析。而大數據分析師，就是需要熟練操作運用這些BI工具，將數據的價值最大化。

❸ 大數據好學嗎學多久能學會

大數據工程師需要具備哪些能力？

• 數學及統計學相關的背景；

• 計算機編碼能力；

• 對特定應用領域或行業的知識。

大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。

所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。

大數據相關的技能很多，按照數據本身，可以分為數據獲取、數據處理、數據分析、數據存儲、數據挖掘，共5類。

• 數據獲取：日誌收集 Scribe、Flume和爬蟲等；

• 數據處理：流式計算的storm, spark streaming、Hadoop、消息隊列相關的如Kafka等；

• 數據分析：HIVE、SPARK、基本演算法、數據結構等；

• 數據存儲：HDFS等；

• 數據挖掘：機器學習相關演算法，聚類、時間序列、推薦系統、回歸分析、文本挖掘、貝葉斯分類、神經網路等。

可以來我這看看，一般是6-8個月。

希望對您有所幫助！~

❹ 大數據難學嗎

大數據工程師需要具備哪些能力？

• 數學及統計學相關的背景；

• 計算機編碼能力；

• 對特定應用領域或行業的知識。

大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。

所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。

大數據相關的技能很多，按照數據本身，可以分為數據獲取、數據處理、數據分析、數據存儲、數據挖掘，共5類。

• 數據獲取：日誌收集 Scribe、Flume和爬蟲等；

• 數據處理：流式計算的storm, spark streaming、Hadoop、消息隊列相關的如Kafka等；

• 數據分析：HIVE、SPARK、基本演算法、數據結構等；

• 數據存儲：HDFS等；

• 數據挖掘：機器學習相關演算法，聚類、時間序列、推薦系統、回歸分析、文本挖掘、貝葉斯分類、神經網路等。

希望對您有所幫助！~

❺ 大數據是什麼好學嗎

你好，大數據的待遇讓人羨慕，大數據工程師成為很多人的夢想。想要成為大數據工程師，肯定需要工作技巧、行業背景知識等多方面的輸入。只要掌握了真正的的技術，以後各方面的發展都會非常不錯。
如果想入大數據行業，卻苦於自己沒有基礎，擔心自己學不會，可以選擇專業的學習，千鋒的很不錯，一般學習費用在2W左右，也有線上的相關學習。零基礎學習並不可怕，一般4-6個左右的時間，只要你肯努力，一切都不是事。

❻ 大數據專業好學嗎

大數據專業相對基礎知識要求會高的，一般大專及以上的知識水平，學習大數據基本不會有太大的問題，不會說你輸在了文憑上。
現在轉行或畢業參加大數據培訓的人非常多，不少都是零基礎入門的，但中間的付出就只有自己能夠體會。選

❼ 大數據好學么

大數據的學習並不會很難
首先題主都有了一定的JAVA基礎，在培訓中也會跟得上節奏。培訓班最突出的好處就是有老師教，有學習氛圍。很多自學的人，都是因為少了學習氛圍而放棄，學一會兒玩一會兒，學一天，休兩天，這哪裡行得通。另外的則是因為沒有人幫助教你，自己遇到的問題不能夠及時解決就會卡在那，一卡就是好幾天知道問題解決，這樣也會勸退很多人。在大數據知識的學習並不太難的情況下，培訓班就是給你一個更好的服務，輔助你學習。畢竟不是進了培訓班就能夠學好，還是需要自己的學習努力。
現在IT行業有很多人都是半路轉行的小白，選擇大數據或者JAVA，他們很多都是0基礎。所以不用太過擔心自己的基礎問題，現在大數據培訓大部分也都包括基礎打磨，也是充分考慮到了許多轉行小白0基礎的問題。

❽ 大數據專業好學嗎

這個問題吧，不能一慨而論，也不能以偏概全，需要根據每個個體的具體情況來說，能告訴你的是，只要你肯努力，就沒有不好學的專業。

不過大數據專業相對基礎知識要求會高的，一般大專及以上的知識水平，學習大數據基本不會有太大的問題，不會說你輸在了文憑上。

現在轉行或畢業參加大數據培訓的人非常多，不少都是零基礎入門的，但中間的付出就只有自己能夠體會。選擇大數據專業，你應該關注和關心的是自己的興趣愛好和能力所在，如果你連最起碼的喜歡都談不上，那還能怎麼堅持呢？

因此啊，不要問自己是否可以學大數據專業，然後看看，自己可以為學習大數據分析付出多少、堅持多久。

學習能力

無論是數據分析，還是其他崗位，都需擁有持續、快速學習的能力，學業務邏輯、行業知識、技術工具、分析框架……

隨著科技日新月異，大數據技術必將更成熟，給人類帶來了更多便利。從大數據分析所需具備的能力和基礎來看，無論你是學生，還是職場人士，都能通過學習和實踐，掌握大數據工具來進行分析，學以致用。

❾ 大數據好學嗎

對於大多數人來說大數據不好學，但是非常有前景。人工智慧是未來30年最大的趨勢，包括現在很火的智能機器人、自動駕駛這類。人工智慧的基礎是大數據，而大數據的核心是數學，編程只是實現的工具，數學才是靈魂。

學習大數據專業的話，不建議本科畢業就出來工作。至少讀個研究生，可以的話讀個博士，因為技術壁壘還是非常高的，本科出來還是只能做一些很基礎的工作。

學習大數據專業可以咨詢一下CDA認證機構，CDA（Certified Data Analyst），是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。