大数据难吗

大数据难吗?好学的，其实不管学习什么编程类的技术都是学习的计算机语言的思维，既然对大数据感兴趣，可以先试试，现在最不缺的就是尝试机会

大数据工程师需要具备哪些能力?

数学及统计学相关的背景;

计算机编码能力;

对特定应用领域或行业的知识。

大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。

所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

大数据相关的技能很多，按照数据本身，可以分为数据获取、数据处理、数据分析、数据存储、数据挖掘，共5类。

数据获取：日志收集 Scribe、Flume和爬虫等;

数据处理：流式计算的storm,spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等;

数据分析：HIVE、SPARK、基本算法、数据结构等;

数据存储：HDFS等;

数据挖掘：机器学习相关算法，聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、贝叶斯分类、神经网络等。

大数据需要掌握哪些技术

一、技术基础Java或Python编程

想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。目前使用最广泛的编程语言是JavaEE，其次对大数据处理非常友好的是Python编程语言。

首先你要选定自己的大数据就业方向，而后选择适合的编程语言学习，从目前就业市场来看。Java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。

二、Linux

学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业的层次，但是一定要掌握Linux系统的基本操作。能够处理在实际工作中遇到的相关问题。

三、SQL

大数据的特点就是数据量非常大，因此大数据的核心之一就是数据仓储相关工作。因此大数据工作对于数据库要求是非常的高。甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。

四、Hadoop

Hadoop是分布式系统的基础框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、底成本等优点。

用户可以轻松的在Hadoop上开发和运行处理海量数据。因此从事大数据相关工作Hadoop是必学的知识点。

五、Spark

Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。可以用它来完成各种各样的运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等等。

六、机器学习

机器学习是目前人工智能领域的核心技术，在大数据专业中也有非常广泛的引用。在算法和自动化的发展过程中，机器学习扮演着非常重要的角色。可以大大拓展自己的就业方向。

大数据适合哪些人学

对于大数据的学习任何人都可以，但是，具备大专以上学历的，年龄在20-32岁之间的人最适合学习。而具体的我们可以分为三类。

第一：应届大学生，学习能力强、转型快

缺乏工作经验和技能，对未来没有明确的规划，对就业前景的了解也不清晰，致使很多大学生在进入社会后屡屡碰壁。

而通过学习新技能入行大数据，能够让应届大学生具备更好的上升空间，而且，大数据的未来发展前景也非常不错，因此，应届大学生入行大数据将是一个非常好的选择。当然，应届生的理解能力强，接受新知识的速度快，也让他们能够实现更快的转型。

第二：传统行业的从业者，寻求新发展的机会

由于，目前工作待遇不理想，上升空间有限或已进入职业瓶颈期，想要实现薪资、福利上的突破对于很多传统行业的从业者而言，已经显得很不现实。

而大数据的出现，就为这些从业者提供了一个比较好的方向。毕竟大数据领域目前的人才需求量非常大，而人才供给又非常的不足。且大数据行业的薪资水平已经逐步的攀升至IT领域Top1的位置。这对于传统行业的从业者而言，无疑是一个不错的选择。

第三：IT领域的从业者，谋求新的发展契机

具备IT行业的工作经验，又有着相关知识的储备，入行大数据将非常的快速。目前，已经有很多具备编程基础的从业者进入到了大数据行业。

凭借自身的经验，及对大数据的理解，他们已经逐渐的成为了大数据领域的大咖级人物。无论是薪资还是还是待遇等都实现了突破。