大数据专业学多久

❶ 大数据培训需要多久能够学会

大数据培训需要多久能够学会？这个跟您本身情况是有关系的，请看：

第一、专零基础人群

学习大数据的属话要5个月左右的时间，至于学不学的会，就看个人学习理解能力了，我大学学的也不是相关专业，也是从零基础开始学的，没错，大数据需要学习的东西是很多，也存在一定的困难，但是只要您能认真地学，遇到困难及时解决，并坚持下来，是没问题的，好不好学别人只能是谈一下自己的感受，能不能把它学会还是要看看你了，谁也帮不了你。

第二、有基础人群

如果是自己自学大数据的话那就要有一定的编程基础，或者在大学学习过相关知识。比如说是Java开发基础，python开发基础等，如果在加上一些数学统计方面的知识就更加完美了，有了这些基础的话那么自学大数据技术的话还是比较容易的。

当然如果是零基础的话最好是安静的选个专业的大数据培训机构报个班进行大数据培训学习，没有一点基础的话自学是非常困难的，很容易半途而废。如果您有基础，且理解能力也不错的话，自学也是不错的。

❷ 大数据需要学习多久才能精通

是个三年制的专业，需要学习三年

❸ 大数据培训需要多久能学会吗

大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。

❹ 大数据培训需要学多久

大数据要学多久，这得看你选择的学校课程安排了，我是从零基础开始学的，在光环大数据，大概学了5个月，白天全天上课，晚上复习做作业，每个学校的课程设置安排不一样，可能如果没有项目实战的话时间会比较短的吧，还有如果你是有基础的话学习时间可能会短一些~学习这件事儿不能着急呀，时间不是最重要的，重要的是能不能学会呢！

❺ 大数据培训需要多长时间难不难学

一般大数据的学习方式有两种：

线下脱产学习，线上视频教学。如果是0基础学员参加线下脱产班学习的话，大多数培训机构都是6个月左右的周期。

大数据的学习有一定难度，对于0基础的小白来说，一定要细心、耐心，认真听课，多多练习。大数据的薪资待遇是比较可观的，目前大数据开发招聘还是以技术为主，大数据需要学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、并发编程等，加米谷的具体如下：

Java，大数据基础：Linux基础、Maven基础

HDFS分布式文件系统

MapRece分布式计算模型+Yarn分布式资源管理器+Zookeeper分布式协调服务

Hbase分布式数据 库+Hive分布式数据仓库

FlumeNG分布式数据采集系统+Sqoop大数据迁移系统

Scala大数据黄金语言+kafka分布式总线系统

SparkCore大数据计算基石+SparkSQL数据挖掘利器+SparkStreaming流式计算平台

SparkMllib机器学习平台+SparkGraphx图计算平台

大数据项目实战

❻ 大数据专业要学多久

这个看你的现在的水平，如果你是小学水平3年差不多，还有你知不知道网络语言，比如说:msql数据库作法，php，html5等技术。
你学习的目的是了解大数据吗还是研究大数据，这个最重要的。

❼ 大数据专业难学吗听说要用到博士级别的知识，大学几年能学的好吗

大数抄据开发入门相对比较容易，要袭有JAVA、python等编程语言基础，具体深入学习中，例如大数据科学家，要精通包括信号处理，数学，概率模型技术和理论，机器学习，计算机编程，统计学，数据工程，模式识别和学习，可视化，不确定性建模，数据仓库，以及从数据中析取规律和产品的高性能计算等多方面知识。

❽ 参加大数据学习一般需要多长时间

参加大数据学习一般需要多长时间？一般学习时间为4-6个月左右。主要看你有没有Java和Linux基础，如果有就可以直接进入大数据学习，学习时间4个月左右，如果你没有Java和Linux

基础，那么学习时间就要6个月左右。

下面附上学习内容：

• Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？
  只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

• Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

• Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop
  
  yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

• Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

• Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

• Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

• Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。

• Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

• Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

• Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据（比如好几百G的文件）我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。

• Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

• Flink：刚才都说用Kafka能让数据排上队了，那不得按队型给处理一波，怎么处理用Flink一个个处理啊，来一个算一个速度贼快，这就是常说的流式计算。另外Flink还有一些小绝招，比如：不用你操心有的数据掉队了怎么办，数据想聚在一起开个小会怎么办，数据队型非得有序怎么办，压力太大了怎么办，一不小心掉坑里了人家还能帮你恢复。另外还有各种骚操作什么序列化啊、排序啊、省内存啊甚至JVM怎么调优都通通帮你想好了。

❾ 大数据好学习么，一般学习多久才行

大数据相对来说更适合有基础的人学习，0基础的人学大数据会有一定的难度，正常情况下大数据面授班的学习时间在半年左右，选择大数据培训机构的时候一定要深度了解机构的口碑情况，希望你能早日学有所成。

❿ 大数据好学吗学多久能学会

大数据相对来说更适合有基础的人学习，0基础学习也是可以的就相对有点难度，会比较吃力，版正权常情况下学大数据参加面授班，学习的时间大约半年，大数据学习一定要有方向，按照路线图的顺序学习就是可以的，选择培训机构的时候重点关注机构的口碑情况，希望你早日学有所成。

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