為什麼學大數據好學

① 大數據是干什麼的啊，好學不

大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據是需要緊緊圍繞大數據的價值空間來展開，目前主要的操作可以分為三大塊，分別是數據採集操作、數據分析操作和數據應用操作，這些操作的背後幾乎涵蓋了當前大數據行業的所有產業鏈，數據採集操作是大數據產業鏈的起始端，所以要想了解大數據操作，首先就應該從數據採集開始。當前數據採集渠道通常有三個，一個是傳統信息系統，比如各種ERP系統就是典型的代表，這些ERP系統當中的數據往往具有較高的價值密度，通常對於安全性也有非常高的要求。從數據結構上來看，傳統信息系統的數據結構是相對比較單一的，處理起來也比較容易。
大數據需要學習的內容還是很多的，是有一定難度的，知乎專欄：從頭學習大數據供你參考學習，可以嘗試自學一下，感受一下難易程度。

大數據注重邏輯性，在學習時可以有意識的培養邏輯思維，快速捋清編程邏輯，還要多動手實操，將理論與操作結合，搞懂現象背後的邏輯。另外，要分析源碼、勤做筆記，多做復習，學習的事情來不得半點馬虎，不努力肯定不行的。

分享一份大數據技術的學習路線供你參考，希望對你有所幫助!

學習大數據首先我們要學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

② 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。

③ 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。

④ 大數據專業怎麼樣，學起來輕松嗎

一、大數據不好學，但可以學
1、大數據好不好學，答案是不好學，如果好學的話就不會有上百萬的人才缺口了
2、大數據學習是有門檻的，但並不像很多人說的那樣需要數學和統計學基礎（大數據分析需要這些基礎）。而我們經常說的大數據學習一般指大數據開發（大專學歷即可學習，理工科專業為佳）
3、為什麼說不好學呢？我們從大數據學習內容上來分析，大數據開發說白一點就是編程，相信對很多行外人來說，一提到編程就是滿屏看不懂的代碼，這就是大數據難點之一。如果你不入這一行總覺的困難重重。所以說，大數據難但是可以學！經過你的努力和堅持，小白也是可以完全學懂大數據的。
二、就業前景好
1、大數據行業的火爆就不用我贅述了

2、人才缺口達200萬
3、平均月薪20K+
4、應用廣泛、未來將覆蓋全行業
5、人工智慧、雲計算、物聯網和大數據密不可分