大數據難嗎?好學的，其實不管學習什么編程類的技術都是學習的計算機語言的思維，既然對大數據感興趣，可以先試試，現在最不缺的就是嘗試機會

大數據工程師需要具備哪些能力?

數學及統計學相關的背景;

計算機編碼能力;

對特定應用領域或行業的知識。

大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。

所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對于之后成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。

大數據相關的技能很多，按照數據本身，可以分為數據獲取、數據處理、數據分析、數據存儲、數據挖掘，共5類。

數據獲?。喝罩臼占?Scribe、Flume和爬蟲等;

數據處理：流式計算的storm, spark streaming、Hadoop、消息隊列相關的如Kafka等;

數據分析：HIVE、SPARK、基本算法、數據結構等;

數據存儲：HDFS等;

數據挖掘：機器學習相關算法，聚類、時間序列、推薦系統、回歸分析、文本挖掘、貝葉斯分類、神經網絡等。

大數據需要掌握哪些技術

一、技術基礎Java或Python編程

想要學習大數據技術，首先要掌握一門基礎編程語言。目前使用廣泛的編程語言是JavaEE，其次對大數據處理非常友好的是Python編程語言。

首先你要選定自己的大數據就業方向，而后選擇適合的編程語言學習，從目前就業市場來看。Java編程語言的使用率廣泛，因此就業機會會更多一些，而Python編程語言正在高速推廣應用中，同時學習Python的就業方向會更多一些。

二、Linux

學習大數據一定要掌握一定的Linux技術知識，不要求技術水平達到就業的層次，但是一定要掌握Linux系統的基本操作。能夠處理在實際工作中遇到的相關問題。

三、SQL

大數據的特點就是數據量非常大，因此大數據的核心之一就是數據倉儲相關工作。因此大數據工作對于數據庫要求是非常的高。甚至很多公司單獨設置數據庫開發工程師。

四、Hadoop

Hadoop是分布式系統的基礎框架，以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。具有高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性、底成本等優點。

用戶可以輕松的在Hadoop上開發和運行處理海量數據。因此從事大數據相關工作Hadoop是必學的知識點。

五、Spark

Spark是專門為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎?？梢杂盟鼇硗瓿筛鞣N各樣的運算，包括SQL查詢、文本處理、機器學習等等。

六、機器學習

機器學習是目前人工智能領域的核心技術，在大數據專業中也有非常廣泛的引用。在算法和自動化的發展過程中，機器學習扮演著非常重要的角色?？梢源蟠笸卣棺约旱木蜆I方向。

大數據適合哪些人學

對于大數據的學習任何人都可以，但是，具備大專以上學歷的，年齡在20-32歲之間的人最適合學習。而具體的我們可以分為三類。

第一：應屆大學生，學習能力強、轉型快

缺乏工作經驗和技能，對未來沒有明確的規劃，對就業前景的了解也不清晰，致使很多大學生在進入社會后屢屢碰壁。

而通過學習新技能入行大數據，能夠讓應屆大學生具備更好的上升空間，而且，大數據的未來發展前景也非常不錯，因此，應屆大學生入行大數據將是一個非常好的選擇。當然，應屆生的理解能力強，接受新知識的速度快，也讓他們能夠實現更快的轉型。

第二：傳統行業的從業者，尋求新發展的機會

由于，目前工作待遇不理想，上升空間有限或已進入職業瓶頸期，想要實現薪資、福利上的突破對于很多傳統行業的從業者而言，已經顯得很不現實。

而大數據的出現，就為這些從業者提供了一個比較好的方向。畢竟大數據領域目前的人才需求量非常大，而人才供給又非常的不足。且大數據行業的薪資水平已經逐步的攀升至IT領域Top1的位置。這對于傳統行業的從業者而言，無疑是一個不錯的選擇。

第三：IT領域的從業者，謀求新的發展契機

具備IT行業的工作經驗，又有著相關知識的儲備，入行大數據將非常的快速。目前，已經有很多具備編程基礎的從業者進入到了大數據行業。

憑借自身的經驗，及對大數據的理解，他們已經逐漸的成為了大數據領域的大咖級人物。無論是薪資還是還是待遇等都實現了突破。