大数据工程师培训难么

不难学的，大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持

大数据开发还是比较难学的。在大学中这个专业。需要非常多的课程去学习。比如说数据库，数据挖掘，计算机组成原理等。

面授全日制的，大部分机构是4个月，但有个别机构5个月，因为把项目实战这一块增多了，所以时间比较长，比如光环大数据，市面上一些不专业的培训机构不要说为学生提供真实的大数据项目进行实训了，就连最基本的集群服务器都无法提供。

大数据在Java技术之上，学习的专业内容：Java语言基础：Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类；HTML、CSS与JavaScript：PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用；JavaWeb和数据库：数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕；Linux基础：Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器；Hadoop生态体系：Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop文件I/O详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie；Spark生态体系：Spark简介、Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、Spark SQL与DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程；Storm实时开发：storm简介与基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解；项目案例：模拟双11购物平台、前端工程化与模块化应用；

大数据培训需要多久能够学会？这个跟您本身情况来决定的，有基础的和没有基础的学员学习需要是时间不同，难度也不一样。同样是零基础的学员，学习能力不同学习的时间长短也不相同，难度也是不一样的。具体情况大家可以通下边的回答进行参考：第一、零基础人群学习大数据的话要5个月左右的时间，至于学不学的会，就看个人学习理解能力了，我大学学的也不是相关专业，也是从零基础开始学的，没错，大数据需要学习的东西是很多，也存在一定的困难，但是只要您能认真地学，遇到困难及时解决，并坚持下来，是没问题的，好不好学别人只能是谈一下自己的感受，能不能把它学会还是要看看你了，谁也帮不了你。第二、有基础人群如果是自己自学大数据的话那就要有一定的编程基础，或者在大学学习过相关知识。比如说是Java开发基础，python开发基础等，如果再加上一些数学统计方面的知识就更加完美了，有了这些基础的话那么自学大数据技术的话还是比较容易的。当然如果是零基础的话最好是安静得选个专业的大数据培训机构报个班进行大数据培训学习，没有一点基础的话自学是非常困难的，很容易半途而废。如果您有基础，且理解能力也不错的话，自学也是不错的。

不难，不过很大程度上还是得取决于你对IT行业的热爱，我一开始工作的时候纯粹是做Java开发，和大多数Java猿一样天天搞增删改查，但是有段时间公司要摸索大数据，然后领导就让我顶上了。刚开始什么Hadoop，Kafka等等是各种不懂，只会写hive，毕竟我有SQL基础。再后来发现hive实现一些东西很麻烦，就开始学习spark。后来又觉得学得很零零碎碎，就干脆在慕课网找了一套大数据开发的课程，细读慕课网上的教辅资料，重复看老师录制好的视频，每次都有不同的体会，我就这样不断深入学习Hadoop、Spark、Flink等等大数据开发工程师要具备的技能，现在也是能够达到中级大数据开发岗位能力标准了。

说实话是难的

大数据领域三个较为常见的发展方向：大数据分析、大数据开发、大数据科研

这个三个方向的难度是递增的，大数据开发排第二，是较难的。

大数据开发需要学习的课程：

阶段一：JavaSE开发

阶段二：JavaEE开发

阶段三：并发编程实战开发

阶段四：Linux精讲

阶段五：Hadoop生态体系

阶段六：Python实战开发

阶段七：Storm实时开发

阶段八：Spark生态体系

阶段九：ElasticSearch

阶段十：Docker容器引擎

阶段十一：机器学习

阶段十二：超大集群调优

阶段十三：大数据项目实战

总结下上面的课程内容，大数据开发需要学java、linxu、数据库、hadoop、spark、storm、python、ElasticSearch、Docker等知识。

大数据开发学出之后能从事的工作

2.数据挖掘工程师

3.大数据科学家

4.首席数据官（CDO）

研发

6.大数据信息架构开发

不难，大数据培训学习相比较其他的编程会有一定的难度，需要前提满足俩个方面的条件。一是，年龄要满足国家规定的法定工作年龄，不能够小于这个年龄