自考大数据分析难不难学

一、大数据不好学，但可以学1、大数据好不好学，答案是不好学，如果好学的话就不会有上百万的人才缺口了

大数据分析入门门槛不高，但精通很难。入门门槛低是因为大数据分析涉及的技术门槛不高，只要会SQL，Python等基本上就够了。但是，要想做的好需要和业务紧紧结合，也就是说无论多好的方法论多好的技术，如果不能落地到实际的业务产生价值，那都是毫无意义的，而这一点才是最难的。

我是一个大二在读环境工程专业的学生，我有个朋友就是学大数据技术的，我来说说我对这个专业的感受。

大数据技术这个专业近些年还是挺热门的，现在大数据专业就业前景比较乐观。作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。因此在大数据这方面还是需要大量人才涌入的。

但是大数据技术这个专业相对来说比较难学，就算你只求考试不挂科，还是要抓紧时间学习的，别人周六周日有时间出去玩，但是学这个专业的人就得抓紧时间学习，不然得话就跟不上学习节奏了。

大数据专业就业方向很广泛，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;大数据运维和云计算方向:涉及的岗位诸如大数据运维工程师等;这其中，数据挖掘，数据分析这一块是最容易入门，也是人才缺口最大的一块发展方向。

我就是这个专业的学生，我来谈谈我的看法吧。1、就业前景：这个专业虽然不算是最热门的，但还是很受欢迎的。每年进入大厂的人不在少数。可以说，是完全不需要担心未来找不到工作的。2、学习难度：俗话说，有得必有失。与广阔的就业前景相对应的是高难度的学科压力。专业课学起来都是非常难的。想要获得高分更是要整天泡在图书馆里。

近年来，随着互联网技术的飞速发展，大数据技术也成为了一个备受关注的热门领域。大数据专业涉及到计算机科学、数学、统计学、数据库等多个领域，是一门非常前沿和实用性的学科。那么，大数据专业好学吗？下面我们来探讨一下。首先，大数据专业学习的内容非常丰富。学生需要学习计算机科学基础、数学基础、数据库技术、数据挖掘、数据分析等多个方面的知识。这些知识的学习可以提高学生的编程能力、数学能力和数据分析能力，为其将来在大数据领域中找到一份好的工作打下基础。其次，大数据专业的就业前景非常好。随着大数据技术的不断发展和应用，对大数据人才的需求也越来越大。大数据专业毕业生可以在科技公司、互联网公司、金融公司、制造业、医疗健康等多个领域中找到工作。此外，大数据专业毕业生还可以自主创业，成为自己的大数据创业公司的创始人或技术负责人。再次，大数据专业的就业薪资也非常可观。根据相关调查数据显示，大数据专业毕业生的平均起薪在10000元-15000元之间，甚至更高。随着工作经验的积累和技能的提高，大数据专业毕业生的薪资也会不断提高。最后，大数据专业需要具备的能力也非常多。大数据专业毕业生需要具备良好的编程能力、数学能力、数据分析能力、创新能力、沟通能力等。这些能力的培养可以提高学生的综合素质，为其在大数据领域中发展打下基础。综上所述，大数据专业好学吗？可以说是非常好学的专业之一。学习大数据可以提高学生的编程能力、数学能力和数据分析能力，为其在大数据领域中找到一份好的工作提供保障。随着大数据技术的不断发展和应用，对大数据人才的需求也越来越大。因此，大数据专业的就业前景非常好，薪资也非常可观。同时，大数据专业需要具备的能力也非常多，这些能力的培养可以提高学生的综合素质，为其在大数据领域中发展打下基础。

大数据专业难度较大，建议本科毕业后再学，主要课程内容包括以下模块：

①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

大数据前景

1、市场需求大

随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大。据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例，我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。

2、就业范围广

一般稍微有规模的企业，都有自己的IT部门，如果企业里的信息量比较大，就势必需要数据库的管理、企业信息化管理等，学员除了去新兴行业外，还可以去这些比较有规模的企业，担任信息部的重要岗位。

大数据分析这里面涉及很多内容，应该说分两块： 1是大数据，2是分析2分析好学，就是Python那部分 但涉及海量数据处理的时候，也就是1，没有业务没有真实环境很难有进步。