大数据容易学吗

容易学吗

1. 专业的课程内容较难

专业的课程内容包括技术入门、海量数据高级分析语言、海量数据存储分布式存储等，这些课程都是必不可少的。

2. 需要掌握多项相关知识和工具

学习需要掌握数据仓库、可视化、Spark、Flink等相关知识。还需要熟悉VBA、SPSS/SAS/R等分析工具，能够操作和编写SQL、Hadoop、Hive查询，以及Python语言和R语言的使用。具备一定的数学基础也是必要的。

3. 相关工作岗位多样

根据工作内容的不同，可从事的工作可以简单分为分析挖掘类和开发运维类。在分析挖掘类方面，有数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家等职位。而在开发运维类方面，涉及到更多的是数据系统的开发和运维工作。

4. 开发中较少使用Java

在开发中，写Java代码的场景并不会很多，实际工作中80%的需求并不需要用Java代码写程序，而是通过SQL等其他方式来处理数据。

5. 学习需要综合能力

的学习不能仅仅停留在理论层面上，需要全方位的切入。基础语言的学习只是其中很小的一部分，还需要学习数据仓库的设计和建模、数据可视化、数据挖掘和分析方法等多个方面。

6. 分析师的学习需要一定的数学和思维能力

一些同学认为分析学起来并不轻松，对数学和思维能力要求比较高。但实际上，是否能够轻松学习分析取决于个人的学习方式和态度。

7. 人才供需矛盾

目前领域缺乏专业人才，且入职门槛相对较高。一些宣传称2至3个月培训即可入职的情况并不可信，至少需要培训5至6个月才能具备相应的实力。但正因为人才缺口较大，市场对人才的需求很高。

8. 专业对高中学科要求较高

数据科学与技术专业对高中学科有一定要求，特别是数学。高中学习数学的基础知识和逻辑思维能力是学习所必须具备的。

的学习较为复杂，需要学习多项相关知识和工具，并具备一定的数学基础。但人才市场供应不足，具备技能的人才依然稀缺。如果你能克服困难，认真学习并对感兴趣，那么学习将是一项值得努力的职业选择。