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由于現在大數據技術在IT行業中算是發展比較好的崗位，而且現在這方面的專業人才還是比較少的，對于這個崗位的人才空缺也是非常大的，正是因為這樣才使得很多人有想法進入到這一行業中發展，想要找到大數據相關的工作對于技術的要求還是比較高的，今天就來介紹零基礎轉行大數據學習難嗎?
1.大數據學習內容
大數據零基礎入門首先需要學習一門編程語言，像Java、Python、Scala等等，根據自己學習的方向來選擇一門，至少一門學習。Java，目前在大數據領域的應用跟平臺有直接關系，通常在需要高性能的數據處理部分采用Java開發。Python，目前主要是應用在數據分析、數據挖掘和算法實現上。Scala，構建在Java基礎之上，是Spark的實現語言。
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2.大數據學習難度
學習大數據相關的編程語言需要以下的技術，英語基礎。這是能看懂代碼的前提。操作系統基礎。要了解操作系統體系結構、任務調度、內存管理、存儲管理、命令解釋、界面管理、文件管理等基本內容。建議學習Linux操作系統。計算機網絡基礎。包括網絡體系結構、網絡協議、數據傳輸過程、網絡安全、多媒體數據傳輸等內容。數據庫基礎。包括數據庫結構定義、Sql語言、事務處理、視圖、數據安全等內容。零基礎建議學習Mysql。一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間;然后進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。大數據技術十分龐大復雜，崗位較多，不同的崗位需要不同的知識結構。對于數據挖掘工程師而言，雖然也需要掌握編程工具，但大部分情況下是把hadoop當做平臺和工具，借助這個平臺和工具提供的接口使用各種腳本語言進行數據處理和數據挖掘。因此，如果你是往數據挖掘工程方向發展，那么，熟練掌握分布式編程語言如scala、spark-mllib等可能更為重要。
以上就是對于大數據學習的介紹，如果你想學習大數據首先要考慮自己有沒有興趣以及自身的基礎，其中一個不錯的方法就是參加南京北大青鳥的大數據培訓課程，報名前可以先試聽體驗課程確實自己要不要學習，學習期間更是有著大量的企業級實戰項目練習，這是學好的關鍵點。
