我想知道學習大資料難不難？

1樓：資料分析師

俗話說，興趣是最好的老師，

你要是問已經學會的同學他會告訴你不難啊很簡單但如果你問學不會的同學，他會告訴你千萬別學很難很難，如果你真的聽了他的建議，你肯能就會錯失乙個增加乙份學習技能的機會。

所以自己考慮好就去實踐一下，

問這個問題肯定是對大資料有點興趣的吧，不妨去試試！

希望你成功！

2樓：

作為乙個過來人，只要你想學，想突破自己，就可以。另外看你自己自制力，自制力不強可以選擇找人監督你，自制力強完全可以自己找份全的資料自學，自己學的時候要在理解的基礎上多多練習，變成你自己的東西，加油！有問題都可以私我。

3樓：不訴

我想跟好多行業差不多，入門挺簡單的，但要想做的好，還挺難的。個人覺得，不管做哪個行業的大資料，會程式是基礎。我做大資料不到一年，一開始只是寫一些簡單的程式，處理些基礎資料，後來學爬蟲，學專業相關的知識，但其實還是菜鳥乙隻（現在在學機器學習的部分)。

4樓：zero

難。第一裝備要齊全，linux的電腦要有，或者雲伺服器也行。

第二知識點廣

需要學習linux，hadoop,hdfs,mapreduce,hbase,hive,spark,storm。

學完這些還要學一下python以及推薦演算法，貝葉斯演算法，隨機森林等機器學習十大演算法。

學海無涯，回頭是岸。

如果你還是想學的話，可以看看這裡的資源:

5樓：還沒想好

我今年大一第二學期，暫時沒有學習專業課主要內容，高數要強，資料採集器，R語言，統計的內容分四部分上，其他的還不是很了解。

6樓：ff舒途

正在學習。入門簡單，深挖難。需要了解的東西非常多。

初級的Excel，power bi，視覺化工具，能夠很快上手。mysql，Python是要熟練掌握的。還有spss，sas，r等都得學習。

統計學也要熟練掌握。要熟悉被分析的物件。最終資料分析還是要解決業務問題的。

7樓：金戈老馬

隨著大資料技術及產業的發展進步，大資料產業鏈的工作分工越來越細，從低端到高階金字塔都有。難不難我覺得取決於你的個人定位和目標，把自己定位在產業金字塔的哪個位置。

比如，大資料儲存與計算，主流的是以HADOOO生態為主，如果能有實踐機會、有實際專案接觸的話，學習進步會很快的。這一塊對應於傳統的 IT Infrastructure，隨著軟硬體解決方案的成熟，核心技術正在向頭部公司聚集，將來大部分從業者屬於服務性質，會走向外包和服務（如IaaS, PaaS等）。

隨著無人駕駛，人工智慧的快速發展，資料標註工作的需求會很大，這個是人力資源密集型的，門檻很低。坦率地講，大部分不需要太多的技能，可替代性很強。

往高一點的就是懂得機器學習演算法，會調引數的，聽起來挺高科技的，如果沒有踏實的統計學，數學功底，技術上和軟體工人（基層碼農）差不多。

更高一點的就是建模，資料產品化等。這個對數學基礎、工程實踐、業務理解等要求較高。筆者也是個半罐子哈，但是感覺要做好真不容易，而且需要堅持不懈地努力。

但是這個層次網上，通常歸類到資料科學範疇了。大資料是重要的輸入。