大数据不只使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新，而且还具有猜测未来发展趋势的才能，使企业占据有竞争力的优势，受到了企业的日益重视，大数据技术逐渐成为互联网发展的中心，关于专业 的大数据技术人才需求量也是越来越多，作为中国官方要点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐渐从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛重视和重视，90%企业都在使用大数据，所以大数据开发在未来前景非常宽广。

难不难学肯定是看个人状况，每个人的学习才能理解才能，假如学习才能强的人学习应该就是觉得不难学，不论学习什么其实都差不多，都是要支付努力才会得到收成的， 万事开头难，只需细心学不论学习都仍是学得会的。

大数据其实挺大的，假如只是学习大数据的算法操作应该还好，但大数据的意图是要结合实际状况运用起来，这中间就有很多的东西需求学习和专业以及领悟；要想把大数据做好作深，真的很难。

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已然花了钱练习了，那肯定是需求前进投入产出比的，先看看钱是否花的值，练习公司能为你带来什么

A、可以供应一个完善的系统的学习线路图

B、能供应一个气氛比较好的学习环境，有一群情投意合一起学习的人

C、能供应一个实时反馈的环境，有老师给予技术支持和指导，甚至有专人监督你学习

D、能前进学习功率，自学能力弱一点，自律性差一点的人自学学两年年，同等条件下，练习只需求4-6个月，你就当花钱买时刻了吧。自己在心底打个小算盘

学习大数据要有必定的编程基础，这是大数据大部分岗位都需求的。现在从事大数据方向的程序员比较遍及运用的言语有四种，分别是Python、Java、Scala和R，这四种言语都有必定的运用场景，不同岗位的程序员运用的言语也稍有不同。

Python现在主要是运用在数据分析、数据发掘和算法完结上，可以说大数据领域Python的运用是比较遍及的。

Java现在在大数据领域的运用仍是跟平台有直接关系，通常在需求高性能的数据处理部分选用Java开发。

Scala和R主要是根据场景的运用多一些，Scala构建在Java基础之上，代码结构要比Java简练一些，一起Scala是Spark的完结言语，在与Spark相关的开发中运用Scala是比较方面的挑选。R言语本身的特色便是统计分析，语法简单且功能强大，是做大数据统计分析的一把利器。