大數據工程師不管對於國家或者是各大企業都急需相關人才。導致現在很多人到培訓機構參加大數據培訓。但是在學習之前很多人會有大數據難不難學?大數據培訓週期多久?大數據薪資是多少等相關問題，下面我們一起來了解下。
而大學生們有出現這樣的問題：就業難。今年將近有700萬的應屆畢業生，有的崗位可能面臨著幾百個人競爭的情況，不光是大學生，連一些將被社會淘汰行業人員想要轉行也不是件容易的事情?加米穀大數據帶你來看：
其實，很大一部分原因還是因為這些人既不願意做辛苦的工作，又不願意工資低，或者是因為沒有選擇一個前景好的行業。在這樣的情況下，不如多多提升自身的技能，選擇一個高薪的機會。而大數據就是這樣的一個行業，大數據的前景這裡就不一一贅述了，網上有很多相關的文章。那麼這裡就解決一些想要學習大數據的朋友們的疑問。
一、大數據難不難學?
回答是肯定的，大數據的學習是有一定的難度，但是隻要你用心去學習，結果不會差。現在很多大數據培訓機構都有零基礎的課程，就是針對從來沒有接觸過大數據的朋友們的。
其次，在大數據的職位中，如果你實在怕自己學不會，可能數據分析相對來說會簡單一些。
這裡也想對那些嫌棄自己薪資低又不願意付出努力提升自己的朋友說：不要在空想了，不努力就踏實做自己現在的工作吧。
二、大數據要學習哪些課程?
課程可能每個培訓機構學習的都是不同的，大數據需要java的基礎，一般課程會分為java和大數據部分。大數據部分，會學習Hadoop、hive、hdfs、spark等。
三、大數據培訓時間要多久?
時間要看你學習什麼課程，零基礎課程在6個月左右，有java基礎轉大數據在3個月左右。所以如果你是有java開發經驗，想要轉行大數據還是比較容易的。
四、大數據可以自學嗎?
大數據自學當然是可以的，但是前提是你的自學能力、自控能力都優秀。因為大數據這門技術還是有一定難度的，不然會的人也不可能那麼少了，薪資也沒那麼高。所以是否自學還是要根據自身的情況，做出最佳選擇。
自學花費的錢少，但是週期很長，因為你需要自己摸索解決很多問題。
還有朋友會問，可以去一家公司，邊實習，邊學習嗎?可以的啊，如果有公司願意的話，現在很少有公司願意花大精力去培訓新人，或許還是一個沒有接觸過IT的白紙?內訓的風險太大，很多公司都不願意做。
五、大數據的薪資有多少?
大數據行業現在正是用人的時候，瞭解到加米穀數據學員就業薪資在9K+，對於不少剛畢業的學生，薪資是非常可觀的。而且經過沉澱，薪資過萬很容易。
六、有沒有哪家培訓機構是可以保障就業薪資的?
有，但是你的想想，薪資是不是得按照個人的技術掌握情況來定，如果你自己都知道技術掌握不夠好，培訓機構跟你說保障你1萬，你自己會信嗎?心裡有底嗎?
所以，薪資的多少，還是要根據個人的學習情況。但是大數據的崗位，薪資不會低於7K。
大數據學習基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分佈式、Zookeeper、Kafka。大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
大數據分析的幾個方面：
1、可視化分析：可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明瞭。
2、數據挖掘算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法。
3、預測性分析：從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，從而預測未來的數據。
4、語義引擎：需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。
5、數據質量和數據管理：能夠保證分析結果的真實性。
對於以上大數據難不難學_大數據培訓週期多久等問題的介紹，希望給大家帶來幫助。
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