問答專欄Q & A COLUMN
大數據這個詞在互聯網行業中的熱度持續走高，各大互聯網公司都將大數據納入戰略規劃中；國務院和政府報告中也多次提到“大數據”，將大數據上升為國家戰略；上個月最近發布的13個新行業中，大數據工程技術人員也在其中。由此可見，大數據在未來的互聯網發展中有著不可估量的作用。
首先，讓我們來了解一下，大數據需要學習哪些技術？
1、Java——Java可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序，是大數據學習的基礎；
2、Linux——大數據開發通常在Linux環境下進行；
3、Hadoop——分布式系統基礎架構，用戶可以充分利用集群的威力進行高速運算和存儲；
4、Avro與Protobuf——數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型；
5、HBase——分布式的、面向列的開源數據庫，是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫；
6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要組件；
7、Hive——基于Hadoop的一個數據倉庫工具 ；
8、phoenix——用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎；
9、Redis——key-value存儲系統；
10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸的系統；
11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架；
12、Kafka——一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統；
13、Spark——專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎 ；
14、Scala——大數據開發重要框架的編程語言；
15、Azkaban——可完成大數據流任務調度；
16、Python與數據分析——可用于數據采集、數據分析以及數據可視化；
對于沒有基礎的人來說，學大數據難嗎？
如果是計算機專業的學生，學大數據相對來說還是有一定基礎的，會比非計算機專業的人士好很多。由于現在各大高校幾乎沒有大數據專業，想學大數據的話，到計算機培訓機構學習效果會更好。而沒有任何計算機相關基礎的，想要學習大數據，難度還是很高的。因為培訓機構的培訓學習期一般都是4-6個月，要想在這短短的時間內學有所成，要付出的努力肯定要比別人多非常多！一旦在學習中有怠慢心理，那么培訓結束后的學習成果肯定會比別人差很多。
當然，除了個人的努力之外，選擇好的培訓機構也是十分重要的，這決定了你在這段時間內的學習是否有效、有用。建議在選擇培訓機構時，一定要多方面了解該培訓機構的資質，不要隨意聽信宣傳而導致誤選，畢竟學習成本高，只有真正學到知識了，花費才是值得的。
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零基礎小伙伴學習大數據開發是具有一定的難度的，因為大數據開發的知識體系龐大，對于沒有任何編程基礎的小伙伴來說，學習起來是比較困難的，小伙伴要知道想要學習大數據開發技術是需要有一定的編程基礎和較強的思維邏輯能力的。
零基礎小伙伴想要學好大數據開發技術還需要找到適合自己的學習方式，大數據培訓對于零基礎小伙伴學習來講是一個比較不錯的方式，不過在市場上有太多的大數據培訓班了，小伙伴要選擇一家比較靠譜的大數據培訓班，還需要在培訓課程內容、教學能力、行業口碑、就業服務等方面進行考察，理性選擇適合自己的大數據培訓班。
小伙伴在選擇大數據培訓班之后，要端正自己的學習態度，認真聽講，在不斷學習中探索適合自己的學習方法，那零基礎小伙伴在大數據培訓班該如何學習呢？
1.基礎知識積累很重要
小伙伴在大數據培訓班學習要以培訓班課程內容為主線，不斷學習積累基礎知識。對于零基礎小伙伴是需要先學習java、Python等編程基礎內容的，然后是慢慢滲透學習大數據開發技術知識，小伙伴在學習過程中，要端正自己的學習態度，不要好高騖遠，扎實的學好大數據基礎知識。
2.課前預習和課下復習雙管齊下
小伙伴在大數據培訓班學習開發技術知識的過程中，要養成良好的學習習慣，在課前要預習本章節需要學習的內容，在預習過程中將自己會的和不會的分別做上記號，在課上小伙伴要認真聽講，仔細記筆記，課下要認真復習課上所學的知識，并結合相應的項目練習去理解相關技術知識。
3.項目實戰案例的練習
學習大數據開發技術到了一定的基礎之上，需要結合相應的項目實戰案例練習來深入理解大數據開發技術知識。在練習案例過程中，不僅能讓小伙伴積累更多的項目實戰經驗，還能鍛煉小伙伴在項目開發過程中解決問題的能力。
最后，零基礎小伙伴想要學好大數據開發技術知識，在學習方法上不能拘泥于某一種方法，要多個方法的去磨合、揉碎整合出一套適合自己的學習方法。尚硅谷大數據培訓是一個比較靠譜的學習方式，培訓班以理論實踐相結合的學習方式傳授相關的大數據開發技術知識，培訓班還有大數據視頻供小伙伴下載學習！
http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml
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大數據學習對于零基礎學習者來說還是存在一定的難度的，在現在我們可以接觸到的一些比較火的編程開發培訓中相對來說，大數據的學習難度是比較大的一個學科，這可不是道聽途說得來的結論，而是根據學員學習的真實情況反映得到的結論。
比如對于同樣的編程語言培訓的Java學科來說，它對于學員的要求就比大數據低一些，基本上只要是大專學歷以上的學員就可以學習，而且也不需要任何基礎，對于邏輯思維能力也相對沒有那么強，只要正常的情況就可以。
但是大數據學習的要求一般是需要本科以上學歷的或者是有一定編程工作經驗的專科學歷的人比較適合學習，而且大數據學習需要的邏輯思維能力需要通過一定的考試才能夠進行學習。
通過上邊的一些分析相比大家對于大數據學習也有了一個大概的了解，至于大數據是否難不難還是需要自己去親自體驗一下的，現在網上的免費學習的資料有很多，大家不妨去學習一下，看看大數據是否適合自己學習。
另外，在這里小編要提醒大家，零基礎進行大數據學習一定是有難度的，不建議大家通過自學去完成或者是選擇一個對于什么樣的人都接受的可以進入學習大數據的培訓機構進行學習。
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由于大數據開發技術是一項綜合性比較高的編程語言技術，對于零基礎來說在學習上還是有一定困難的。如果小伙伴對大數據開發技術感興趣的話，可以選擇一個比較適合自己的學習方式來學習也是可以的，大數據開發技術的學習難度在java、web前端開發之上，因此，對于零基礎小伙伴來說，選擇一家比較靠譜的大數據培訓機構更為合適。
但是說小伙伴想要選擇一家靠譜的大數據培訓機構來學習的話，首先要通過實地考察了解進行選擇，不要盲目的去跟風，之后在大數據培訓班學習開發技術知識的時候，要通過不斷的努力學習，探索出適合自己的學習方法，提高學習效率。
1.確定自己的發展方向
大數據開發技術在不斷的發展，市場上相關的大數據開發崗位有大數據開發、大數據分析，大數據工程師以及數據挖掘工程師還有Hadoop開發工程師。
以目前的市場發展情況來看，整個開發市場對大數據相關崗位的需求缺口還是比較大的。所以根據每個崗位的特征以及自我的需求能力分析，認真的去選擇其中一個作為小伙伴自身的目標，持之以恒的開始去學習。
2.選擇靠譜的大數據培訓機構
由于大數據開發技術所包含的編程技術知識比較多且雜，對于零基礎小伙伴小伙伴學習大數據開發技術來說，并不建議選擇自學，零基礎自學大數據是相當困難的，自學不僅學習效率比較差，甚至小伙伴在學習的過程中由于問題不能有效解決，導致最終放棄學習。
所以我建議，小伙伴選擇一家比較靠譜的大數據培訓機構進行系統的學習，在大數據培訓班學習不僅有比較系統完善的培訓課程體系，還有接近于企業級的項目實戰案例，讓小伙伴在學習開發技術知識的過程中積累更多的開發實戰經驗。
3.零基礎學大數據貴在堅持
殊不知，不管小伙伴是高等院校還是培訓機構，真正的技能還是要靠自己去掌握學習。 小伙伴在大數據培訓機構進行學習開發技術知識的過程中，首先是要端正自己的學習態度，用持之以恒的心態來對待學習的過程。
小伙伴在學習大數據開發技術的時候，學習心態和學習方法很重要，還有一點就是要堅持不懈的來學習開發技術知識，要經常性的反思與總結，養成良好的學習習慣。
大數據開發技術學習教程及學習路線：
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大數據作為近年來的熱點技術領域，從零基礎的角度來說，還是有一定的難度的。但是這個難度是因人而異的。
大數據是計算機、數學與統計學的復合學科，如果是有這三個學科任一學科的專業背景，相對來說在學習上是能夠更快上手的。大數據主要的崗位方向，現在以大數據開發和大數據分析為主。
大數據開發對邏輯思維、 編程能力的要求更高；而大數據分析，需要結合業務，對SQL技能的要求更高，從入門來說，是要難度更低一些的。
大數據開發零基礎學習，可以大致分為以下幾個階段來學習——
Java基礎
Java是大數據當中運用較多的一門語言，也是入門必須掌握的語言，大數據主流框架之一的Hadoop，主要的編程語言就是Java。
Linux基礎
Linux是大數據環境搭建和集群部署的基本需要，在入門階段，掌握基本系統命令、shell腳本是必須的。
Hadoop框架及生態圈
Hadoop是大數據主流第一代框架，對于Hadoop框架的一系列組件及生態圈組件工作，都需要掌握。
Spark框架及生態圈
Spark是大數據主流的第二代框架，提供準實時的數據計算。
Storm和Flink框架及生態體系
Storm和Flink是流計算的代表框架，這幾年尤其是Flink，熱度很高。
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IT行業薪資高，發展前景大，激勵著一批又一批的從業者進入IT開發領域。而今，隨著大數據在IT領域的崛起和快速的發展，其逐漸的成為了眾多從業者轉型的一個新方向。零基礎學習大數據首要分下面四個模塊：一、核算機編程言語的學習關于零基礎的朋友，首要需求把握一門核算機的編程言語，咱們都知道核算機編程言語有許多，比方：R，C++，JAVA等等。Java是現在運用最為廣泛的網絡編程言語之一。它容易學并且很好用，在大數據練習學習Java部分的時分，咱們一般需求學習這些課程： HTML&CSS&JS，java的根底，JDBC與數據庫，JSP java web技能， jQuery與AJAX技能，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。二、了解大數據理論要學習大數據你至少應該知道什么是大數據，大數據一般運用在什么范疇。對大數據根底有一個大約的了解，比方Linux體系管理、Shell編程設計、Maven布置/裝備/庫房、Maven POM等等。三、大數據相關課程的學習學完了編程言語之后，一般就可以進行大數據部分課程學習了。市面上許多練習組織關于大數據課程的學習要比Java要少，咱們請留心這樣的組織，咱們是學習大數據的，不是學習Java的。而大數據課程要遠遠大于Java的學習時刻，包括HDFS分布式文件體系、MapReduce分布式核算模型、Yarn分布式資源管理器、Zookeeper分布式和諧效勞、Hbase分布式數據庫、Hive分布式數據庫房、FlumeNG分布式數據采集體系+Sqoop大數據搬遷體系、Scala大數據黃金言語+kafka分布式總線體系、SparkCore大數據核算柱石+SparkSQL數據發掘利器+SparkStreaming流式核算渠道、SparkMllib機器學習渠道+SparkGraphx圖核算渠道等等，要完好的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。四、大數據項目實戰項目實戰是同等重要的，實踐項目的操作練手，可以協助咱們更好的了解所學的內容，同時關于相關常識也能加強回憶，大數據作為專業的大數據練習組織，在學員學習期間會有電商數據離線剖析渠道、移動基站信號監測大數據、運維大數據渠道、輿情大數據渠道等實踐項目供大家挑選練習。
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大數據技術如何快速入門？大多數程序員都需要長時間加班、熬夜和超負荷的工作，因此程序員到了一定年齡后在體力上會輸于一般年輕人，也因此想繼續在IT行業內打拼的程序員便只能追求成為更高技術水平的架構師或轉至管理層這兩個方面。
隨著互聯網的發展，越來越多的IT從業者發現，大數據行業經驗越豐富薪資也就越高，那么，如何進行大數據學習，快速從零基礎入門呢？
當今企業對大數據技術人才的需求如下：需要掌握計算機技術、Hadoop、Storm、Spark開發、hive 數據庫、Linux操作系統等知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等技術，熟悉大數據處理和分析技術，成為面向大數據平臺建設與服務企業的技術人才。
按照各大企業對人才的需求學習大數據肯定是不會錯的，“你需要的我正好有”是我們追求的技術目標，也是我們找到高薪工作的基礎。
大數據專業是一個很有發展價值的行業，發展的前景很好。對于剛畢業的大學生來說，有機會可以選擇學習大數據技術，也可以通過參加專業的學習來進入大數據行業發展，通過全面的學習，你還可以獲得更多的項目經驗。
零基礎學大數據難度比較大，選擇一個專業的機構，學到專業的技術知識，將自己的全副武裝，后期用自己的實力抓住機遇，掌控行業趨勢，你就是未來的行業主宰。
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零基礎學習大數據難度當然很大了，因為大數據本身就比較難，雖然現在大數據人工智能發展的很好，但是自學的話還是很難達到公司要求的，自學了大數據只能通過網上找一些免費的資料和視頻看，不能系統的學習，遇到問題了也沒人能幫助解決的，所以學起來會很吃力，效果也不好，可能學習到的東西只能是一點皮毛，只是了解一些簡單的知識，公司照樣不要。如果0基礎打算從事大數據方向的話，建議培訓，學習時間短，學習氛圍好，知識系統！
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1 看你對大數據學習的決心有多大，我不吃不喝也要把大數據學好，那沒問題。
2 看你對大數據的定位，準備投入多少精力了，如果準備從事這方面工作，且對技術領域有興趣，那不論是通過自學還是培訓機構，對你來說都不難。
3 如果你準備著手學習大數據技術，首先需要具備的幾個知識點有，計算機基礎，linux系統基礎，Java or scala編程語言基礎，才能快速的學習大數據領域技術棧。
你最好在做之前，考慮下自己到底要什么，準備達到哪種程度！
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0基礎是沒錯，但大數據的學習標準本身就很高。學歷要求：本科畢業。
為什么？
①課程涉及知識點比較多，課程難度大，理解不易，本科生首先我們可以判斷他有一定學習能力。
②要是真想學，沒有本科學歷，也不是不可以，但第二點就是出于就業考慮，大數據行業招聘要求也比較高，起步是本科學歷。你不介意就業門檻，也可以學。
如果一家培訓學校告訴你，大數據沒有學歷要求，誰都可以學，那基本可以判斷這是一家騙錢機構。
大數據都學那些內容？
①JavaSE核心技術
②Hadoop平臺核心技術、Hive開發、HBase開發
③Spark相關技術、Scala基本編程
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化
還可以學習一下云平臺開發技術。
學習難度大，學習要求高，與之對應，將來的就業前景也是一片大好，大數據與與計算、人工智能等領域都是目前IT行業中有發展的高薪、高新方向。初級大數據離線處理，薪資10000-13000Spark開發工程師，薪資14000-16000Python爬蟲工程師，薪資16000-20000大數據開發工程師，薪資20000+
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