原创 大数据专业学习难度大吗？需要学习什么技术？

　　众所周知，大数据专业是目前互联网行业中高薪岗位之一。然而看到高薪的机会，大部分同学立刻行动投入大数据专业的学习中，也有一部分同学发表自己的疑问：大数据专业这样高薪是否学习难度非常大？如果从事大数据专业工作，需要学习什么技术呢？

　　大数据专业相关工作，主要是与大数据相关的挖掘、开发、存储、分析等方向的工作。面对海量的数据，需要更多技术知识的支撑。目前大数据专业必须掌握Java或者Python编程语言才可以进一步提升，因此学习大数据专业需要掌握的技术知识点非常多，会有一定的难度，但是从技术层面来讲，掌握大数据技术并不困难。

　　那学习大数据专业需要掌握哪些技术呢？

　　首先我们要明确大数据专业的就业方向有哪些！目前大数据就业反向包括技术与数据分析两个方向。具体的工作岗位包括：大数据开发工程师、大数据挖掘工程师、大数据爬虫、数据库开发工程师、大数据分析等等。每个工作岗位对应需要掌握的知识点是不同的。下面为大家介绍主要的一些技术。

　　一、技术基础Java或Python编程

　　想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。目前使用最广泛的编程语言是JavaEE，其次对大数据处理非常友好的是Python编程语言。首先你要选定自己的大数据就业方向，而后选择适合的编程语言学习，从目前就业市场来看。Java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。

　　二、Linux

　　学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业的层次，但是一定要掌握Linux系统的基本操作。能够处理在实际工作中遇到的相关问题。

　　三、SQL

　　大数据的特点就是数据量非常大，因此大数据的核心之一就是数据仓储相关工作。因此大数据工作对于数据库要求是非常的高。甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。

　　四、Hadoop

　　Hadoop是分布式系统的基础框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、底成本等优点。用户可以轻松的在Hadoop上开发和运行处理海量数据。因此从事大数据相关工作Hadoop是必学的知识点。

　　五、Spark

　　Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。可以用它来完成各种各样的运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等等。

　　六、机器学习

　　机器学习是目前人工智能领域的核心技术，在大数据专业中也有非常广泛的引用。在算法和自动化的发展过程中，机器学习扮演着非常重要的角色。可以大大拓展自己的就业方向。

　　大数据专业需要学习的知识点相对较多。当然对于已经有Java或者Python开发基础的同学而言会更轻松一些。虽然大数据专业学习难度并不是很大，但是依旧需要每一个求学者都能持之以恒的学习，才能在人才竞争激烈的现在获得更多的就业机会。