学大数据，都学习哪些内容，要学多久？:很多初学者在学习大数据之前往往都有这样一个疑问，那就是学习多久才能掌握相关的技术，达到就业岗位的要求？要想知道类

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很多初学者在学习大数据之前往往都有这样一个疑问，那就是学习多久才能掌握相关的技术，达到就业岗位的要求？

要想知道类似问题的答案需要从多个角度来分析，大数据本身涉及到一系列围绕数据的相关技术，这些技术涉及到大数据平台技术、大数据开发技术、数据分析技术、数据呈现技术、数据采集整理技术等等，这些技术既有区别又有联系，相关技术也都有相对应的岗位，所以作为学习者来说应该选择一个细分方向来学习，而不能简单的说学习大数据。

目前大数据的相关岗位以大数据开发、大数据分析、大数据运维居多，所以就从这几个方面来简单的分析一下需要学习哪些知识，以及一个大致的学习周期。

大数据开发是基于大数据平台进行的功能性开发，学习可以分为三个阶段，分别是编程语言、大数据平台和案例开发。编程语言往往以学习Java、Python和Scala居多，通常情况下编程语言的学习是比较耗费时间的，按照历史经验来看，对于没有编程语言的人来说，入门编程语言大概需要3个月左右的时间。看一下同一个操作采用Python、Scala和Java编写的代码实现过程：

接着要学习一下如何搭建基础的大数据平台，这部分知识对于大数据开发人员来说并不是重点，但是基本的搭建过程是应该掌握的，搭建Hadoop平台和Spark平台往往也需要大量的实验，另外还需要掌握大数据平台的体系结构和功能组成，这部分的学习时间大概需要2个月左右。接着就是在大数据平台下进行项目开发了，这部分学习时间可长可短，一般完成一个综合性的大数据开发实验也需要1个月左右的时间，这样算下来，入门大数据开发大概需要6个月左右的时间。

大数据分析需要学习的内容与大数据开发有一定的区别，大数据分析需要学习各种分析算法以及各种数据分析软件的使用。另外，目前采用机器学习的方式进行大数据分析也是一种比较流行的做法。学习大数据分析也需要了解大数据平台的基础知识、算法知识、机器学习等内容，从学习周期上来说与大数据开发差不多，也需要6个月左右。学习数据分析往往需要具备一定的数学基础，否则需要补学的内容比较多，耗费的时间也比较长。

大数据运维则主要是学习大数据平台的搭建、组件部署、平台测试以及维护等方面的内容，大数据运维需要学习大量的软硬件知识，包括计算机网络知识。总的来说，学习的量也是比较大的，在时间上根据不同的基础可长可短，一般在3到6个月基本上能入门。

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，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，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！

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你好，提出这样的问题的人十之八九是还不太了解，学习大数据相关的东西也可以说是一个菜鸟级别的人物，那学习大数据学些什么要多久？这些问题具体得看你个人是什么样的人，第一，你是否有编程基础，你有编程基础的人学着大数据就相对容易些地儿你的文化基础是什么呀？学习大数据需要很强的专业知识，所以你你说一个初中生或者高中生或者说一个。一个大学生以前都没有接触过相关领域的技术就去学习大数据，那肯定很难，第三，你是否能坚持学习一门技术贵在坚持因为学习编程很复杂也很无趣，所以在学习的过程中，你要坚持。第四学习多久？这个看你自己的时间安排，如果你全职学习少则半年多则一年，如果你时间很紧张呢，就不好说了，至于学习什么内容，我想这个在这里也说不太清楚，你可以去百度一下那里面在说得很清楚。

好了，如果你真心想学技术？其实也不要怕坚持付出，你一定会学会，谢谢！

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大数据是从小数据开始，没有所谓学习多久？只要方式方法正确。

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学习大数据很多的初学者一开始的时候对于大数据学习学习的内容有那些？要学习多久？零基础难不难学习？等一系列问题都存在一大堆的疑问，今天小编就针对这个问题为大家来一一解答。

学大数据，都学习哪些内容？

既然是学习大数据及时，那我们第一时间就应该是去了了解一下什么是大数据，大数据都要学习那些知识，只有知道了这俩点我们才能够更好的进行下边的学习。

第一阶段：JavaSE基础核心

第二阶段：数据库关键技术

第三阶段：大数据基础核心

第四阶段：Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目

第五阶段：Spark生态体系框架&企业无缝对接项目

第六阶段：Flink流式数据处理框架

学大数据，要学多久？

大数据学习，要学多久？一般是要看你自己的学习能力和你选择的学习方式，如果学习能力比较强的话学习时间就好短一些，这个一般自学的话大概在一年左右的时间，如果是选择大数据培训进行学习的话，一般的学习周期是在6个月左右的时间。

这里小编建议在选择学习方式的时候，不管是自学还是大数据培训都不要盲目的去根据别人的情况和建议进行选择，而是要更加自己是实际情况去分析选择适合的学习方式是最好的。