大数据工程师培训难吗

每个专业都有自己的特点，难与不难取决于自己，难于不难就是小马过河的故事。大数据专业的前景无疑事很棒的，大数据时代在国内才刚刚开始起步，很多企业并没有开始进入数字化模式，但是今年与去年相比，企业数字化转型的速度已经提高了很多，相信很快全国企业都会迈入数字化，那么大数据人才的供不应求就会显现出来，21世纪初进入互联网时代一样，早期的互联网从业者没有差的。关于就业方向，如果你是想成为一个程序员，那就往大数据开发方向走，如果你不想提前谢顶，想要往管理层走，那就往数据分析方向发展。一个是注重技术，一个是注重思维，看你个人选择。如果往数据分析方向发展，千万记住不能死学知识，企业需要的数据分析师是能通过数据帮助企业解决实际问题的人，所以项目经验非常重要，要通过各种途径去提升自己的项目经验，而不是死报课本不放，可以多与相关从业人员沟通，或者去参加一些职业培训，或者去实习，但是一般实习都接触不到项目精髓，除非你的关系很硬，能把你安排进项目组里成为核心成员。

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；

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

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。

难与不难。不是绝对的，只要你有一定的基础，学起来是非常方便的，如果你没有基础，当然是非常难的，只要你。努力学习我相信这个问题一定会得到解决的。

相对其他的专业来说大数据并不简单，如果有Java的基础就不错的，学习起来就轻松点，希望你早日学有所成。

大数据学习只能说不轻松，Java语言是大数据学习的基础，你有Java的基础，那么你学习起来就会很轻松。