大数据招聘哪个平台好做,大数据招聘哪个平台好做一点

1. 学习大数据难吗？
2. 大数据需要什么人才？

学习大数据难吗？

要看你的专业基础，但是我认为重要的有两点，一是目标，学以致用，你学了想干嘛？人的精力有限，找到你需要的。二是兴趣，这是你能否坚持及深入学习的动力所在。希望能帮助到你！

大数据的学习有一定难度，但是如果能有一个系统的学习计划，入门大数据也并不是那么困难。要想入门大数据需要做好以下几个方面的准备：

第一，根据自身的知识结构找切入点。大数据的基础知识涵盖三部分内容，分别是计算机、数学和统计学，如果是这三个专业的毕业生，那么可以比较容易的进入大数据领域，可以从事的岗位也比较多（数据***集、数据整理、数据存储、数据分析、数据呈现等）。如果是非相关专业，那么要从计算机基础知识入手，比如首先要熟练使用Linux系列操作系统（CentOS、Ubuntu等），因为大部分大数据平台都是基于Linux系统搭建的。

第二，了解大数据平台。目前Hadoop与Spark是比较常见的大数据平台，很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以掌握Hadoop和Spark平台的搭建是学习大数据的基础。Hadoop平台对计算机硬件的要求并不高，个人电脑就可以完成搭建，所以比较适合初学者。

第三，掌握编程语言。不管从事大数据哪个方面的工作，掌握一门编程语言都是很有必要的，比如J***a、Python、Scala、R等语言在大数据领域都有广泛的使用。

入门大数据需要一段时间，毕竟大数据涉及到的内容比较多，也比较杂。按照历史经验来看，入门大数据最好的办法是以用促学，一边使用一边学习能促进大数据的学习，也能够让学习逐渐深入。所以，建议学习大数据要跟着案例走。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

大数据这个词在互联网行业中的热度持续走高，各大互联网公司都将大数据纳入战略规划中;***院和***报告中也多次提到“大数据”，将大数据上升为国家战略;最近发布的13个新行业中，大数据工程技术人员也在其中。由此可见，大数据在未来的互联网发展中有着不可估量的作用。大数据为什么这么火呢?以今日头条、小红书、抖音等大热的app为例，通过大数据算法，给用户推送他们关注的内容，能够更快实现爆发式增长。各大电商平台也通过大数据分析，精准定位，大大提升了消费者购买率。大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习J***a语言打基础，一般而言，J***a学习SE、EE，需要约3个月的时间;然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

首先，让我们来了解一下，大数据需要学习哪些技术?

1、J***a——J***a可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序，是大数据学习的基础;

2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行;

3、Hadoop——分布式系统基础架构，用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储;

4、***ro与Protobuf——数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型;

5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库;

6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件;

7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ;

大数据培训需要多久能够学会？这个跟您本身情况来决定的，有基础的和没有基础的学员学习需要是时间不同，难度也不一样。同样是零基础的学员，学习能力不同学习的时间长短也不相同，难度也是不一样的。具体情况大家可以通下边的回答进行参考：

第一、零基础人群学习大数据的话要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J***a开发基础，python开发基础等，如果再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得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。

具体难度会取决于你的背景、经验和学习方法。

如果你已经有编程或数据分析的经验，那么学习大数据可能会相对容易一些。然而，如果你没有相关背景知识，学习大数据可能需要更多的时间和努力。

学习大数据涉及到多个领域，包括数据存储、数据处理、数据分析和可视化等。对于初学者，需要理解这些概念和技术，例如Hadoop、Spark、Hive、Pig、NoSQL数据库等等，这些都是大数据技术栈的组成部分。

想要学好大数据，你需要投入时间和精力，掌握一些基本技能和工具。比如：

1. 入门级的编程语言和工具: 大数据处理的常用语言包括Python和J***a，学习一门语言是必不可少的。在学习语言的同时，掌握工具如Jupyter notebook、Anaconda等，也是大数据处理的必备工具。
2. 大数据处理框架：掌握主流的大数据处理框架如Hadoop、Spark、Flink等，掌握这些框架可以让你更好地理解大数据处理的整个流程。
3. 数据可视化：掌握数据可视化工具，如Tableau、PowerBI、matplotlib等等，让你更好地呈现和分析数据。
4. 学习统计学和机器学习：大数据处理和分析通常需要对统计学和机器学习有一定的理解和应用能力。学习这些知识可以让你更好地理解大数据处理和分析的过程，并且帮助你在应用中做出更好的决策。
5. 实践项目：学习大数据需要实践，因此，参与项目可以让你更好地应用所学的知识和技能。你可以尝试从开源项目中获取数据并处理分析，或者创建自己的项目来提高自己的技能。
6. 参加培训或课程：如果你想更加深入地学习大数据，参加培训或课程是一种很好的方法。你可以寻找在线或离线课程，或者参加大数据培训机构提供的培训课程。
7. 建立合适的技能树：大数据技术生态环境不断变化和发展，学习大数据需要建立合适的技能树。了解不同领域的技能和知识是非常有帮助的，比如数据仓库、数据湖、数据流、数据挖掘、数据治理等等，建立自己的技能树可以让你更好地选择和应用大数据技术。

下面给你提供一个大数据学习路线图，学习是一个持续的过程，慢慢来，掌握你想掌握的，先基础，后面根据项目需要循序渐进的学习即可，祝你成功

大数据学习路线图

大数据需要什么人才？

大数据人才可以分成3个层面：技术层面、业务层面和创新层面，主要需要以下六类人才：大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师、数据可视化工程师、数据[_a***_]研发人才、数据科学研究人才。

大数据需要的人才，首先得有很强的心力，“板凳要坐十年冷”，虽然不会到十年这么夸张，但三到五年的咬牙坚持恐怕是不可避免的。从数据分析、到数据开发、到数据挖掘、到近几年很火的机器学习和深度学习算法，各类围绕数据的技术人才，其价值就类似于挖矿的矿工

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