学习大数据难吗？

大数据的学习有一定难度，但是如果能有一个系统的学习计划，入门大数据也并不是那么困难。要想入门大数据需要做好以下几个方面的准备：

第一，根据自身的知识结构找切入点。大数据的基础知识涵盖三部分内容，分别是计算机、数学和统计学，如果是这三个专业的毕业生，那么可以比较容易的进入大数据领域，可以从事的岗位也比较多（数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据呈现等）。如果是非相关专业，那么要从计算机基础知识入手，比如首先要熟练使用Linux系列操作系统（CentOS、Ubuntu等），因为大部分大数据平台都是基于Linux系统搭建的。

第二，了解大数据平台。目前Hadoop与Spark是比较常见的大数据平台，很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以掌握Hadoop和Spark平台的搭建是学习大数据的基础。Hadoop平台对计算机硬件的要求并不高，个人电脑就可以完成搭建，所以比较适合初学者。

第三，掌握编程语言。不管从事大数据哪个方面的工作，掌握一门编程语言都是很有必要的，比如Java、Python、Scala、R等语言在大数据领域都有广泛的使用。

入门大数据需要一段时间，毕竟大数据涉及到的内容比较多，也比较杂。按照历史经验来看，入门大数据最好的办法是以用促学，一边使用一边学习能促进大数据的学习，也能够让学习逐渐深入。所以，建议学习大数据要跟着案例走。

因为大数据前景好，薪资高，很多人想通过参加学习大数据，然后进入大数据行业发展。但是因为大数据的门槛较高，对于学习人员有一定的要求，那么学习大数据需要什么基础知识呢？

大家一起来了解下对于大数据学习者本身的学历水平的要求。

目前大多数的机构，对于大数据学习者要求必须是大专学历以上，而且大专学历还要求是理工科相关专业的，如果是本科及本科以上的，则对专业要求适当的放宽。同时大数据分为两大方向：大数据开发和数据分析。

这两大方向的对于基础知识的要求不同，数据分析偏向应用层面，对于编程要求不高，相较而言对于基础知识这块要求低一点。

一、大数据相关工作介绍

你好，很高兴你的问题。

大数据和云计算，物联网，是未来计算机技术发展的主要三个方向，出来的话都是抢手的人才，但是大数据学习起来并不是那么容易的，首先自学就非常难。

都说最好的学习是在实践中，首先应该抱着学习的心态，虽说大数据薪资待遇非常可观，就业前景也非常不错，但是不建议在最初带过多功利心理，容易影响学习心态，然后就是要了解什么是大数据，再来就是给自己一个学习目标，找个靠谱的地方进行系统专业的学习。

我对IT非常有兴趣，有朋友也感兴趣的话可以私聊我，咱们一起交流学习[灵光一闪]

学习大数据首先要根据自身的知识结构选择学习方向，比如数学和统计学专业的学生可以选择数据分析方向，而计算机专业的学生可以选择大数据开发方向，不同的学习方向需要制定不同的学习计划。

即将学习大数据，一点建议：

1、在校生：

学好数学，特别是概率论、数理统计；学好计算机基础知识，比如数据结构、算法、操作系统等这些是内功，工作之后没那么时间让你系统的学习这些知识。

2、已毕业的：

如果本科阶段学习大数据确实太难了！

1：本科你主要是学习了解很多基础语言知识，数据库，操作系统，注意这只是“了解”而已。把这些知识了解完毕，在企业中最多干的活就是系统维护员的角色。

2：大数据是什么？是指对某类问题的特定程序开发，比如现在能看到的大数据应用：

养猪场通过视频对猪脸，身材的智能识别。

道路摄像头针对车辆的超速，套牌，罪犯人物进行的识别。

有心不怕难！有心不怕迟！加油！

　　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。

要看你的专业基础，但是我认为重要的有两点，一是目标，学以致用，你学了想干嘛？人的精力有限，找到你需要的。二是兴趣，这是你能否坚持及深入学习的动力所在。希望能帮助到你！

会很难，但有志者事竞成

随着大数据技术及产业的发展进步，大数据的工作不断细分。难不难我觉得取决于你的目标。

比如，大数据存储与计算，主流的是以HADOOO生态为主，如果能有实践机会、有实际项目接触的话，学习进步得会很快的。这一块对应于传统的 IT Infrastructure，随着软硬件解决方案的成熟，将来应该会走向外包或服务（如IaaS, PaaS等）。

随着无人驾驶，人工智能的快速发展，数据标注工作的需求会很大，这个是人力资源密集型的，门槛很低。坦率地讲，大部分不需要太多的技能。

往高一点的就是懂得机器学习算法，会调参数的，听起来挺高科技的，如果没有踏实的统计学，数学功底，技术上和传统IT比高不到哪里去。

更高一点的就是建模，数据产品化等。这个对数学基础、工程实践、业务理解等要求较高。笔者也是个半罐子哈，但是感觉要做好真不容易，而且需要坚持不懈地努力。