学大数据,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?

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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。

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