大数据的火爆发展确实是吸引力不少人对其进行学习，但是在网络上经常有这样的声音：大数据太难学了，想哭；学习学的想哭，可见还是有一定的难度的。虽然说大数据的学习确实是有难度的，但并不是说学不会，需要付出充分的努力，如果努力了还是学不好就要反思自己的学习方式是否有问题，如果学习方式也没有问题，但还是学不好，那可以考虑换个方向学习了，可能你真的是不适合学习大数据。一、学习的出发点不端正如果说一部分人学习大数据是兴趣驱使，那么多数人还是冲着行业的发展前景以及高薪去的，所以学习的出发点可能会急功近利一些，当然不是说这个出发点有问题，但是多数人可能真的是头脑一时发热，没考虑清楚就去了，也没有付出足够的努力。二、学习方式有问题 如果努力了还是学不好那大概率就是学习方式的问题了；相信有自学大数据经历的人也是不在少数的，这类人一开始对大数据的理解还不够深，只能是在网上搜索各种的资料，今天看点这个，明天看点那个，结果最后什么也没懂。其实出现这种状况的主要原因是没有专业人员的带领学习以及缺乏具体的学习规划，不能对知识进行系统的掌握，盲目的学习就像是无头的苍蝇，到处乱撞，导致努力的方向就是错误的，所以强烈的建议没有基础的小白以及自控能力差的人还是报专业的大数据培训机构进行学习，虽然会产生金钱成本，但是能帮助少走弯路，缩短学习的周期。}

随着互联网、物联网和人工智能等技术的不断发展，大数据技术逐渐进入人们的视野，成为一个备受关注的热点话题。那么，大数据专业好学吗？前景如何？下面我们来一起探讨一下。一、大数据专业的学习难度大数据技术是一种综合性的技术，需要掌握多项技能。首先需要掌握的是基础的编程语言，如Java、Python等，同时还需要掌握数据库的基础知识、Linux 系统的基本操作等。在此基础上，还需要学习一些大数据技术的基础知识，比如Hadoop、Spark、Hive等。总的来说，大数据专业的学习难度还是比较大的，需要有较强的自学能力和持之以恒的学习态度。但是，相对于其他技术领域来说，大数据技术发展较快，学习起来也比较有乐趣。二、大数据专业的就业前景大数据技术是一个新兴的技术领域，随着互联网、物联网和人工智能等技术的不断发展，这个领域的就业前景也越来越好。目前，大数据技术已经广泛应用于金融、电商、物流等领域，成为企业信息化建设的重要组成部分。根据数据显示，目前大数据专业的薪资水平也较为优越，大数据工程师的平均薪资在 18000 元左右，而高级大数据工程师的薪资更是高达 30000 元以上。三、大数据专业的发展趋势随着大数据技术的不断发展，大数据专业的发展也呈现出以下几个趋势：1. 大数据技术将更加普及随着大数据技术的不断成熟和普及，越来越多的企业开始应用大数据技术，而这也将促进大数据专业的发展。2. 大数据技术将更加精细化随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始关注大数据的精细化管理。这也将促进大数据专业的进一步发展。3. 大数据技术将更加智能化随着人工智能技术的不断发展，大数据技术也将更加智能化。这将进一步拓展大数据专业的应用领域，推动大数据专业的发展。现在也可以说，大数据专业是一个充满机遇和挑战的领域。虽然学习难度比较大，但是就业前景较好，发展趋势也比较明朗。因此，如果你对大数据技术感兴趣，不妨考虑学习一下，开启你的大数据之旅。四、如何学大数据？开发入门： Linux入门→MySQL数据库核心基础： Hadoop数仓技术：Hive数仓项目PB内存计算 ：Python入门→Python进阶→pyspark框架→Hive+Spark项目正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点：1.学习基础的编程语言(java,python)2.掌握入门编程基础（linux操作，数据库操作、git操作）3.学习大数据里面的各种框架（hadoop、hive、hbase、spark）这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。首先了解大数据基础知识1. Java基础或者python基础2. hadoop、 hbase、 spark/flink的基本原理（掌握基础知识，会用工具）3. kafka的原理4. kafka在大数据中的应用（kafka是一个消息队列，可以用来存储、管理和分发数据）5. Hadoop的发展（Hadoop是一个开源分布式系统，主要用于存储、处理、分析和可视化数据）学习 Hadoop生态系统Hadoop生态系统的学习重点在组件、 HDFS和 Yarn等方面，同时也需要对 Hadoop系统架构有较好的了解。学习 Hadoop生态系统需要学习以下几个方面的知识：1. Hadoop文件系统：主要包括 HDFS、 MapReduce和 HDFS+ MapReduce的集群管理、数据存储等；2. Yarn: Hadoop核心组件，主要负责将原始数据映射为分布式的数据结构和计算。3. HDFS: Hadoop重要的存储方式，在大数据环境下需要考虑的主要问题之一，包括分布式文件系统、分布式计算等。学习 BI工具BI是基于数据仓库和报表系统，结合商业智能软件，通过一定的技术手段进行分析和展现，为企业提供商业智能分析、管理决策支持等服务的商业智能软件。学习 BI工具是为了更好的做数据分析，也是为了更好的利用数据。这是一种专业的大数据分析工具，因为 BI工具可以在数据库中使用 SQL语句来创建数据仓库，然后通过各种查询引擎和报表引擎来展示数据。学习 BI工具需要具备以下几个方面：1. SQL语法知识2. ETL （数据集成）3.存储过程知识4.各种分析模型知识5.各种 BI报表工具的使用11. OLAP （联机分析处理）12.可视化分析工具（DataFrame）掌握数据挖掘算法数据挖掘是从大量数据中挖掘出潜在的有价值信息和知识，主要目的是根据数据的内在联系来推断数据。数据挖掘主要包括聚类、分类和回归分析三种算法，其中最常用的是聚类算法，包括聚类算法的基本概念，聚类算法的常用过程以及实例，并将其应用到实际问题中。对于初学者来说，聚类算法相对简单，学习也比较容易，掌握了一种方法之后就可以尝试其他的方法。而分类和回归分析则要掌握比较难一些，主要原因在于分类和回归分析不仅仅需要掌握相应的算法还需要具备一定的理论基础才行。但是掌握了各种常见分类方法之后就可以进行数据训练了。最有用的学习方法：就是自律，遇到自己不会的编程题就是多练多敲，第一次不会就照着抄，第二遍就是半抄半写，第三部就是自己写，写不出来了再去看一下哪里有问题，这样学到的才是自己的，一定不要死记硬背，要去理解着去写。在线学编程给大家推荐知乎旗下的职业教育品牌「知学堂」这款APP，不仅有各种编程语言如Python、Java、C++的基础语法，还有丰富的可以写入简历的实战项目，无论是职场进阶还是求职，都很适合，链接在下面了——python基础Python 入门教程完整版（全 547 集）Python 进阶之 MySQL 入门教程Python 深入浅出进阶课程2 小时玩转 Python 多线程编程大数据开发基础：2022 Hadoop 入门视频教程 - 1. Hadoop 导学Python 数据挖掘基础教程 - 1. 环境搭建4 天 Spark 3.2 入门到精通（Python 语言） - 1. PySpark 导学项目：大数据 Hive+Spark 离线数仓工业项目 - 1. 课程目标大数据项目实战：企业级离线数据仓库 - 1. 教育项目的基本介绍有没有简单一点的 Python 小例子或小项目？入门python有什么好的书籍推荐？}