大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)難么
felicity03
臻品之心
學(xué)習(xí)時間一般是在4-5個月吧，每家機構(gòu)有所不同，難易程度也不同，根據(jù)每個人的基礎(chǔ)不同可能會有所差別，就拿魔據(jù)教育大數(shù)據(jù)來說，他們的全日制班需要學(xué)習(xí)4個月，基本面對的對象有零基礎(chǔ)或有1-2年的基礎(chǔ)的。
飛雪櫻子
不難學(xué)的，大數(shù)據(jù)開發(fā)是大數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展方向之一，另外一個方向是大數(shù)據(jù)分析。從工作內(nèi)容上來說，大數(shù)據(jù)開發(fā)主要是負責(zé)大數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)清洗處理，大數(shù)據(jù)建模等工作，主要是負責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用，工作主要以開發(fā)為主，與大數(shù)據(jù)可視化分析工程師相互配合，從數(shù)據(jù)中挖掘出價值，為企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展提供支持
自飄自落
大數(shù)據(jù)開發(fā)還是比較難學(xué)的。在大學(xué)中這個專業(yè)。需要非常多的課程去學(xué)習(xí)。比如說數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘，計算機組成原理等。
lisabaobao99
面授全日制的，大部分機構(gòu)是4個月，但有個別機構(gòu)5個月，因為把項目實戰(zhàn)這一塊增多了，所以時間比較長，比如光環(huán)大數(shù)據(jù)，市面上一些不專業(yè)的培訓(xùn)機構(gòu)不要說為學(xué)生提供真實的大數(shù)據(jù)項目進行實訓(xùn)了，就連最基本的集群服務(wù)器都無法提供。
Johnhockson
大數(shù)據(jù)在Java技術(shù)之上，學(xué)習(xí)的專業(yè)內(nèi)容：Java語言基礎(chǔ)：Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射，多線程、Swing程序與集合類；HTML、CSS與JavaScript：PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebAPP頁面布局、原生javascript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用；JavaWeb和數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)庫、javaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕；Linux基礎(chǔ)：Linux安裝與配置、系統(tǒng)管理與目錄管理、用戶與用戶組管理、Shell編程、服務(wù)器配置、Vi編輯器與Emacs編輯器；Hadoop生態(tài)體系：Hadoop起源與安裝、MapReduce快速入門、Hadoop分布式文件系統(tǒng)、Hadoop文件I/O詳解、MapReduce工作原理、MapReduce編程開發(fā)、Hive數(shù)據(jù)倉庫工具、開源數(shù)據(jù)庫HBase、Sqoop與Oozie；Spark生態(tài)體系：Spark簡介、Spark部署和運行、Spark程序開發(fā)、Spark編程模型、作業(yè)執(zhí)行解析、Spark SQL與DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib與機器學(xué)習(xí)、GraphX與SparkR、spark項目實戰(zhàn)、scala編程、Python編程；Storm實時開發(fā)：storm簡介與基本知識、拓撲詳解與組件詳解、Hadoop分布式系統(tǒng)、spout詳解與bolt詳解、zookeeper詳解、storm安裝與集群搭建、storm-starter詳解、開源數(shù)據(jù)庫HBase、trident詳解；項目案例：模擬雙11購物平臺、前端工程化與模塊化應(yīng)用；
木葉星海
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)需要多久能夠?qū)W會？這個跟您本身情況來決定的，有基礎(chǔ)的和沒有基礎(chǔ)的學(xué)員學(xué)習(xí)需要是時間不同，難度也不一樣。同樣是零基礎(chǔ)的學(xué)員，學(xué)習(xí)能力不同學(xué)習(xí)的時間長短也不相同，難度也是不一樣的。具體情況大家可以通下邊的回答進行參考：第一、零基礎(chǔ)人群學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的話要5個月左右的時間，至于學(xué)不學(xué)的會，就看個人學(xué)習(xí)理解能力了，我大學(xué)學(xué)的也不是相關(guān)專業(yè)，也是從零基礎(chǔ)開始學(xué)的，沒錯，大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)的東西是很多，也存在一定的困難，但是只要您能認真地學(xué)，遇到困難及時解決，并堅持下來，是沒問題的，好不好學(xué)別人只能是談一下自己的感受，能不能把它學(xué)會還是要看看你了，誰也幫不了你。第二、有基礎(chǔ)人群如果是自己自學(xué)大數(shù)據(jù)的話那就要有一定的編程基礎(chǔ)，或者在大學(xué)學(xué)習(xí)過相關(guān)知識。比如說是Java開發(fā)基礎(chǔ)，python開發(fā)基礎(chǔ)等，如果再加上一些數(shù)學(xué)統(tǒng)計方面的知識就更加完美了，有了這些基礎(chǔ)的話那么自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)的話還是比較容易的。當(dāng)然如果是零基礎(chǔ)的話最好是安靜得選個專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)報個班進行大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)，沒有一點基礎(chǔ)的話自學(xué)是非常困難的，很容易半途而廢。如果您有基礎(chǔ)，且理解能力也不錯的話，自學(xué)也是不錯的。
錵小寶圓滾滾
不難，不過很大程度上還是得取決于你對IT行業(yè)的熱愛，我一開始工作的時候純粹是做Java開發(fā)，和大多數(shù)Java猿一樣天天搞增刪改查，但是有段時間公司要摸索大數(shù)據(jù)，然后領(lǐng)導(dǎo)就讓我頂上了。剛開始什么Hadoop，Kafka等等是各種不懂，只會寫hive，畢竟我有SQL基礎(chǔ)。再后來發(fā)現(xiàn)hive實現(xiàn)一些東西很麻煩，就開始學(xué)習(xí)spark。后來又覺得學(xué)得很零零碎碎，就干脆在慕課網(wǎng)找了一套大數(shù)據(jù)開發(fā)的課程，細讀慕課網(wǎng)上的教輔資料，重復(fù)看老師錄制好的視頻，每次都有不同的體會，我就這樣不斷深入學(xué)習(xí)Hadoop、Spark、Flink等等大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師要具備的技能，現(xiàn)在也是能夠達到中級大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位能力標(biāo)準(zhǔn)了。
欠我一場愛情
說實話是難的
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域三個較為常見的發(fā)展方向：大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)科研
這個三個方向的難度是遞增的，大數(shù)據(jù)開發(fā)排第二，是較難的。
大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)習(xí)的課程：
階段一：JavaSE開發(fā)
階段二：JavaEE開發(fā)
階段三：并發(fā)編程實戰(zhàn)開發(fā)
階段四：Linux精講
階段五：Hadoop生態(tài)體系
階段六：Python實戰(zhàn)開發(fā)
階段七：Storm實時開發(fā)
階段八：Spark生態(tài)體系
階段九：ElasticSearch
階段十：Docker容器引擎
階段十一：機器學(xué)習(xí)
階段十二：超大集群調(diào)優(yōu)
階段十三：大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)
總結(jié)下上面的課程內(nèi)容，大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)java、linxu、數(shù)據(jù)庫、hadoop、spark、storm、python、ElasticSearch、Docker等知識。
大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)出之后能從事的工作
2.數(shù)據(jù)挖掘工程師
3.大數(shù)據(jù)科學(xué)家
4.首席數(shù)據(jù)官（CDO）
研發(fā)
6.大數(shù)據(jù)信息架構(gòu)開發(fā)
優(yōu)質(zhì)工程師考試問答知識庫
