大数据好学吗?

由于大数据技术的兴起，涉及到各行各业，融入社会体系，越来越多的人关注大数据，那么就有人问了，大数据好学吗?

和高薪相对应的学习难度是有的，大数据技术需要以坚实的Java技术作为基础，在之后学习大数据的专业技术：hadoop，大数据存储，大数据架构设计，大数据实时计算，大数据数据采集，大数据商业实战等。

零基础的学员学习周期会长点， 当然大数据技术人员的就业方向也不错：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

下面大数据学习阶段介绍：

  第一阶段:

  1) 数据类型

  2) 运算符、循环

  3) 顺序结构程序设计

  4) 程序结构

  5) 数组及多维数组

  2、面向对象

  构造方法、控制符、封装

  3、继承

  4、多态

  5、抽象类、接口

  常用类

  6、集合Collection、list

  HashSet、TreeSet、Collection

  7、集合类Map

  1) 异常

  2) File

  8、文件/流

  1) 数据流和对象流

  2) 线程(理解即可)

  3) 网络通信(理解即可)

当然还要其他的小知识(数据结构、关系型数据库、linux系统操作)等。

  第二阶段(必备技能)：

  1. 数据结构

  2. 关系型数据库

  3. Linux系统操作

  4. Linux操作系统概述

  5. 安装Linux操作系统

  6. 图形界面操作基础

  7. Linux字符界面基础

  8. 字符界面操作进阶

  9. 用户、组群和权限管理

  10. 文件系统管理

  11. 软件包管理与系统备份

  12. Linux网络配置

主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些。

重点掌握：

  1) 常见算法

  2) 数据库表设计

  3) SQL语句

  4) Linux常见命令

大数据相关平台介绍。例如：hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算三种计算平台，学习体系可以按照如下：

第三阶段(大数据平台技术)：

  1. Hadoop离线批处理平台

  HDFS、MapReduce、Hive、Hbase、Sqoop、Pig等

  2. Storm实时数据处理平台

  3. Spark平台

提示：若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做大数据项目，还需再花时间与成本培养。

第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做大数据项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求。

前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了熟练掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，参加项目锻炼，收获经验，在面试时有足够底气要薪水。

  世上无难事，只怕有心人。刚开始接触大数据的时候，会有些难度，千万不能放弃，只要有志向,有毅力，就不怕没有办不到的事。当然大数据教师也会竭尽全力辅导你，直到你学扎实，学精，吸收经验，成功步入岗位!

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