問答專欄Q & A COLUMN
隨著大數據應用的逐漸落地，很多人都想從事大數據方面的工作，這其中自然就有很多非大數據相關專業（數學、計算機、統計學）的從業者，那么大數據到底能不能從零基礎開始學呢？答案是肯定的，但是也要根據自身的知識結構來選擇大數據的學習方向。
大數據技術體系在2016年的時候已經趨于成熟，目前正處在落地應用的階段，大數據的細分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識結構。大數據的崗位集中在數據采集、整理、存儲、分析和呈現幾個方面，相對來說數據整理更容易上手一些，也比較適合基礎比較薄弱人，另外數據呈現也比較適合作為入門階段的學習內容。
對于數據整理和數據呈現兩個崗位的從業者來說，需要重點掌握兩方面的技術，分別是數據庫和編程語言，通常情況下都是從Mysql和Python開始學起。數據整理需要使用大量的Sql語句，通過反復的梳理最終整理出一個規范的格式，而數據呈現則需要通過Python來完成，當然一些規范化的輸出也可以采用各種BI工具來完成。
如果做數據存儲和數據分析的工作，那么就需要一定的基礎了，這個基礎就是計算機基礎、數學基礎和統計學基礎，這三個學科共同組成了大數據的研發基礎。當然，如果從計算機基礎開始學起也是可以的，只是這個過程可能比較漫長，對于職場人來說一定要慎重選擇。
大數據開發需要學習的內容比較多，而且也有一定的難度，所以大數據開發不算好學，但是如果有大塊的時間和系統的學習計劃，也是可以入門大數據開發的。通常情況下，大數據開發需要掌握幾個大塊的內容，包括編程語言、算法、大數據平臺以及與平臺關聯的各種工具。另外，大數據的應用和場景有密切的關系，所以要想真正提高大數據開發能力，一定要有實際的項目做依托。
大數據是我的主要研究方向之一，目前我也在帶大數據方向的研究生，我會陸續在頭條寫一些關于大數據方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有大數據方面的問題，也可以咨詢我。
謝謝！
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隨著大數據技術的逐步廣泛應用，在互聯網行業中已經成為了一個比較火爆的行業，而且從崗位待遇、發展前景以及市場提供的就業機會等各方面的數據分析，大家都能夠了解到大數據的發展潛力。所以，目前很多人想要學習大數據技術，從事相關方面的工作，這其中大部分都是零基礎學員，所以，大家也比較擔心零基礎是否能夠學可惜大數據，能不能學好。
大數據雖然大家都說是比較難學習的技術，但是小編也可以明確的告訴大家，難不難學習只有學了才能夠知道，再有就是現在市面上從事大數據開發的小伙伴很多都是零基礎開始學習，然后入門逐漸得到發展的。所以，零基礎學習大數據技術是完全沒有問題的。
不過，在學習大數據之前大家一定要對于它有一定的了解，想要學習大數據雖然不需要有基礎，但是如果你是為了就業必須要滿足學歷和年齡方面的這倆個條件。學歷需要達到本科及以上，年齡最好是在20-32之間比較合適。在滿足條件的情況下，大家可以選擇一個比較適合的學習方式進行，只要大家足夠的努力相信都一定能夠獲得自己想要的結果。
至于大數據開發是否難學，每個人的學習能力不同得到的答案也存在一定的差別。想要知道這個問題大家可以去親自學習體驗感受一下，大數據開發是好學還是不好學一目了然。
現在市面上很多大數據培訓機構都有免費的課程，大家可以去找一些自己先去學習一下看看情況，如果連這些簡單基礎的內容都無法掌握理解的話，那么建議去選擇別的行業發展。如果感覺不錯的話再去找相關的方式進行學習。
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隨著大數據開發逐漸發展成熟，相應的大數據開發崗位逐漸增多，況且現在部分大學已經設立大數據專業，這一領域越來越得到企業的重視，正是因為如此，越來越多的小伙伴選擇學習大數據開發技術，那零基礎能不能學習大數據開發呢？
答案是肯定的，在眾多學習大數據開發小伙伴當中，絕大多數都是零基礎的，但是零基礎小伙伴要了解大數據是一個復雜性且綜合性比較高的編程語言，因此，學習大數據是需要一定的思維邏輯能力的，對于零基礎小伙伴來講，參加大數據培訓是學習大數據開發技術不錯的選擇。
對于零基礎小伙伴學習大數據開發來說還是有一定的難度的，因為小伙伴沒有什么編程基礎，很難接受大數據開發技術知識，所以，小伙伴在學習大數據開發技術之前，大數據培訓機構會將不同編程基礎的小伙伴分配到不同的班級，讓零基礎小伙伴學習java、Python等編程基礎。
想要學好大數據開發技術知識，除了選擇一家靠譜的大數據培訓機構之外，還需要自己不斷探索適合自己的學習方法。
1.基礎知識積累的重要性。大數據開發技術具有較高的復雜性和綜合性，因此，小伙伴在學習大數據開發技術過程中，要重視基礎知識的積累。
2.要注重項目實戰案例練習。在學習過程中，小伙伴不要只注重基礎知識的積累，還需要加強項目實戰練習，在練習項目實戰過程中，通過綜合性的練習，可以讓小伙伴在練習過程中查缺補漏，讓小伙伴對大數據開發技術知識理解的更深刻。
3.多交流，培養自身編程思維的重要性。小伙伴在大數據培訓班學習相關大數據開發技術知識的過程中，要不斷的交流，和別人交換技術意見，學習了解別人好的編程思路，慢慢培養自身編程思維。
最后，零基礎是可以學習大數據開發技術的，只不過是相比較有編程基礎的小伙伴來說，接受能力會稍弱一點，只要小伙伴找到適合自己的學習方法，才能夠在學習中事半功倍。尚硅谷大數據培訓班是以理論實踐相結合的教學方式，傳授大數據開發技術知識和經驗，讓小伙伴在學習大數據開發技術知識的同時，積累更多的實戰經驗，培訓班還有更多的大數據視頻供小伙伴下載學習！
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隨著計算機和互聯網技術的發展與普及，人們對大數據日益關心和重視，大數據技術也得到前所未有的研發和升級。
想做大數據開發的朋友，是一定要至少精通一門高級語言的。做大數據開發的一般在行業內叫做大數據工程師。你想，工程師是什么?是不是設計和構建房屋建筑的人?那將其概念嫁接大數據行業，就是指專門運用編程語言實現數據平臺和數據管道開發，具備計算機編程能力的人。
零基礎能參加大數據開發學習嗎？
大數據開發工程師在大數據行業屬于高精尖人才，他們必須具備高強的數據語言編程能力，同時還要諳熟于大數據的內在需求，和其他部門協調合作。所以說，各大企業對大數據開發工程師的能力要求是很高的，這就需要你潛心學習，打牢基礎，才能在多變的工作環境中，以不變應萬變。
大數據開發要怎么學
正是由于大數據開發的業務要求高，如果你有過做幾年Java經驗的人，想轉行做大數據就比較容易。但如果你是零基礎，建議你報個學習班。大數據開發工程師的人才需求量很大，又是妥妥的高薪階層。由于國內只有很少的高等院校設置了大數據相關專業，在競爭壓力如此巨大的社會中，不少高校畢業生都面臨著就業危機。如何才能擺脫危機?我們需要攻其軟肋，在人才極度匱乏的大數據行業找工作。
大數據開發相比于數據分析和挖掘來說，對編程基礎要高一些，對于零基礎學員也會比較困難。然，有道是“有志者事竟成”，用心學習大數據開發，每個人都會有所收獲。
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大數據不太好學，但是現在有很多培訓學校呀，都是從零基礎教起的，我一開始就是沒有基礎開始學的大數據，只能說比別人有基礎的要更加努力辛苦點吧，最后在培訓學校學了差不多半年吧，也找到了個挺好的工作，工資一萬多。
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你好，很開心收到邀請來回答你的問題。
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;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。大數據為什么這么火呢?以今日頭條、小紅書、抖音等大熱的APP為例，通過大數據算法，給用戶推送他們關注的內容，能夠更快實現爆發式增長。各大電商平臺也通過大數據分析，精準定位，大大提升了消費者購買率。
大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間;然后進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。
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。
希望我的回答可以幫到你，歡迎留言評論或私信交流。
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大家不要把這傻孩子帶進溝里了。學好大數據需要聰明加努力，才可以零基礎學好它。智商不行絕對不行，不努力也一定不行。想想高深的數學是基礎，飛速發展的信息技術是工具。要掌握它容易嗎？
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大數據技術含量很高，需要掌握的東西很多，當然不是那么輕易就能夠學好的大數據優秀的人才待遇非常好，高薪也不是白來的，得付出努力。
現在各地的IT培訓都看好大數據，人工智能等方向作為自己的專業來開設，但是真正能夠教的了的寥寥無幾。建議你去更優秀的城市，看一看。培訓機構要多看多對比，千萬別瞎蒙一個就去。這樣很容易遇到坑的。
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