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對于計劃學習大數據的人來說,大數據的學習時間也是他們最關心的問題之一,其實大數據的學習時間和個人的學習方式以及學習能力是有關系的,比如自學和到培訓機構學習所需要的學習時間完全是不一樣的,現在小編給大家介紹一下不同學習方式所需要的時間周期。

學大數據開發要多久?

目前學習大數據技術的主要有兩種學習方式,分别是自學和培訓機構,這兩種學習方式學習時間和效果完全不一樣,90%以上的人基本上都是選擇到培訓機構學習,自學和培訓機構的學習時間分别如下:

学大数据开发要多久

1、自學的學習時間:

假如你沒有任何編程基礎,并且以每天8個小時的學習時間來算的,至少也要預備個8-10個月的時間來學習,如果每天的學習時間達不到這個水平,那麼學習周期還會繼續拉長,同時還需要自己有一定學習能力和自律能力。大數據屬于技術含量非常高,對于一個沒有任何編程基礎的人來說自學是難度是非常大,不建議選擇自學的方式學習大數據,對于大部分人在學習的過程中可能還沒有入門就已經放棄了,半途而廢。

2、培訓機構學習時間:

培訓機構的大數據課程學習時間為半年左右,面授教學的學習方式,注意6個月已經是在保障學習效果的前提下“濃縮”的課程了,不能再短了,如果有機構說4個月可以把大數據課程學習完,那麼你一定要注意了,極有可能課程内容不完整。選擇培訓機構學習大數據課程也是大部分的選擇,主要是能保障學習效果和就業,學習過程中有老師指導、有同學讨論、有專門的老師負責就業問題,而你隻管學習就可以了。

零基础学大数据开发要多久

大數據學習建議:

從編程語言開始,先打牢基礎,再逐步深入去探索技術框架,建立起自己的大數據技術知識體系。

大數據開發方向,從Java學習,Java編程是大數據開發的基礎,主流的大數據技術框架,都是支持Java編程以及Java API的。其次是Scala,是Spark框架的編程語言,學一學在後期的Spark源碼研讀上也有好處。

大數據分析方向,則主要是Python和R語言,當然,目前來說,Python在大數據分析當中的接受度還要更高一些。Python在分析上更強勁,R在統計方面更高招。

接下來就是大數據技術框架的學習,包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态系統,具體内容很多,這一塊也是重難點。

以Hadoop為例,核心組件YARN、HDFS、Mapreduce,生态圈還有HBASE、zookeeper、HIVE、flume、kafka等,都需要一一學習掌握。

以Spark框架為例,核心Spark Core,生态圈還有Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等,需要學習掌握的知識點也非常多。

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關于大數據開發的學習時間就介紹到這裡了,通過上面的介紹相信大家已經有一定了解,大數據是未來互聯網行業的“石油”資源,每個行業乃至每個企業都将借助大數據來實現更好的發展,面對着市場近300萬的人才缺口,進入大數據領域固然無可厚非,但是,想要真正的學懂大數據,建議大家還是做好長時間學習的準備,畢竟大數據是一個新興的高精行業。如果真的想學大數據,首先要擺正心态,任何一門新的技能的學習都是需要時間的,不可能一口吃成個大胖子。大數據本身存在專業壁壘,如果不能把基礎打紮實,那麼是很難在行業當中獲得長期的發展的。