大数据专业要学到什么程度
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很多人想要学习大数据技术的时候，都会选择参加专业培训。 最后，有老师指导你学习这项技能比你自己摸索要好得多。 因此，很多朋友都想知道大数据课程对于初学者来说是否很难学。 本文将为大家解答关于大数据课程对于初学者学习比较困难的问题。
1：如果你想知道难不难，学习这个技能首先要知道要学什么，它是否涵盖了广泛的知识。 要成为一名合格的大数据工程师，必须精通Java和Scala开发，熟悉IO机制、网络通信、多线程等基础知识框架，熟悉缓存、消息队列、索引等机制。 熟悉LinuxUnix系统如HDFS和HBase、MapReduce、Hive、Mahout等相关开发经验熟悉Hadoop、Spark等分布式框架熟悉KafkaMetaq或其他类似消息中间件。
2：除了上述技能外，大数据工程师还必须熟悉审查核心Java和SQL程序，熟悉常见的大数据组件通道。 可以熟悉kafka、sqoop、storm、ES等定量分析的基本原理，使用SAS、R、SPSS、Python等统计工具。 一旦掌握了这项技能，找到一份好工作就不难了。
2：以上技巧都比较复杂，谁都能感受得到。 不过，经过专业培训，学起来会相对容易一些。 北大青鸟的很多没有大数据基础的新手，在专业老师的指导下，5个月内就能成为合格的大数据工程师。 然后，在就业老师一对一的帮助下，我很快就找到了工作。
大数据专业将涵盖大数据应用的三个主要方面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘），系统地帮助公司掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、构建和基准测试分布式Hadoop集群、构建和基准测试分布式Hbase集群测试和实现基于Mapre duce的并行算法、部署Hive并实施数据操作等，切实提高您公司解决实际问题的能力。 3.核心技术
（1）大数据和Hadoop生态系统。 详细介绍和分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS以及分布式计算Mapre duce、分布式数据库HBase和分布式数据仓库Hive的NoSQL数据库技术的原理和应用。
（2）关系数据库技术。 详细介绍关系数据库原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发和应用。
（3）分布式计算。 详细介绍和分析Map/Reduce计算模型以及HadoopMap/Reduce技术的原理和应用。
（4）海量数据分析与数据挖掘。 详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法——Minhash、Jaccard和Cosinesimilarity、TF-IDF数据挖掘算法——聚类算法以及数据挖掘技术在工业中的具体应用。
（5）物联网和大数据。 详细介绍物联网大数据应用、遥感影像自动解译以及时间序列数据查询、分析和挖掘。
（6）文件系统（HDFS）。 详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
(7)NoSQL。 详细介绍NoSQL非关系数据库系统的原理、架构和典型应用。 4.行业现状如今，越来越多的行业看好大数据应用。 、、和新浪这样的公司已经成为标配。 在电信、金融、能源等传统行业，越来越多的用户开始尝试或考虑如何利用大数据解决方案来提升业务水平。
在“大数据”背景下，精通“大数据”的专业人士将成为企业最重要的业务角色。
“大数据”从业者的薪资不断增长，人才缺口也越来越大。
