① 大數據培訓要多長時間難學嗎
學習時間一般是在4-5個月吧，每家機構有所不同，難易程度也不同，根據每個人的基礎不同可能會有所差別，就拿魔據教育大數據來說，他們的全日制班需要學習4個月，基本面對的對象有零基礎或有1-2年的基礎的。
② 去培訓大數據要多長時間
為了以後找工作更加方便，你可以選擇一些比較熱門的專業，例如電商、網路編程、電商財會、ui設計等等，發展前景大，能夠進入的工作單位都比較容易找。其實這些計算機相關專業，學習起來還是比較容易的，上課好好聽老師的思路，根據老師的指導走流程，祝你學到真本事
③ 大數據培訓需要多長時間難不難學
一般大數據的學習方式有兩種：
線下脫產學習，線上視頻教學。如果是0基礎學員參加線下脫產班學習的話，大多數培訓機構都是6個月左右的周期。
大數據的學習有一定難度，對於0基礎的小白來說，一定要細心、耐心，認真聽課，多多練習。大數據的薪資待遇是比較可觀的，目前大數據開發招聘還是以技術為主，大數據需要學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、並發編程等，加米穀的具體如下：
Java，大數據基礎：Linux基礎、Maven基礎
HDFS分布式文件系統
MapRece分布式計算模型+Yarn分布式資源管理器+Zookeeper分布式協調服務
Hbase分布式數據 庫+Hive分布式數據倉庫
FlumeNG分布式數據採集系統+Sqoop大數據遷移系統
Scala大數據黃金語言+kafka分布式匯流排系統
SparkCore大數據計算基石+SparkSQL數據挖掘利器+SparkStreaming流式計算平台
SparkMllib機器學習平台+SparkGraphx圖計算平台
大數據項目實戰
④ 參加大數據學習一般需要多長時間
參加大數據學習一般需要多長時間？一般學習時間為4-6個月左右。主要看你有沒有Java和Linux基礎，如果有就可以直接進入大數據學習，學習時間4個月左右，如果你沒有Java和Linux
基礎，那麼學習時間就要6個月左右。
下面附上學習內容：
Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據要學習那個方向呢？
只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學說Hibernate或Mybites也能連接資料庫啊，為什麼不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最後工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作資料庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。YARN是體現Hadoop平台概念的重要組件有了它大數據生態體系的其它軟體就能在hadoop上運行了，這樣就能更好的利用HDFS大存儲的優勢和節省更多的資源比如我們就不用再單獨建一個spark的集群了，讓它直接跑在現有的hadoop
yarn上面就可以了。其實把Hadoop的這些組件學明白你就能做大數據的處理了，只不過你現在還可能對"大數據"到底有多大還沒有個太清楚的概念，聽我的別糾結這個。等以後你工作了就會有很多場景遇到幾十T/幾百T大規模的數據，到時候你就不會覺得數據大真好，越大越有你頭疼的。當然別怕處理這么大規模的數據，因為這是你的價值所在，讓那些個搞Javaee的php的html5的和DBA的羨慕去吧。記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那？你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那？它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據（比如好幾百G的文件）我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（比如Kafka）的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
Flink：剛才都說用Kafka能讓數據排上隊了，那不得按隊型給處理一波，怎麼處理用Flink一個個處理啊，來一個算一個速度賊快，這就是常說的流式計算。另外Flink還有一些小絕招，比如：不用你操心有的數據掉隊了怎麼辦，數據想聚在一起開個小會怎麼辦，數據隊型非得有序怎麼辦，壓力太大了怎麼辦，一不小心掉坑裡了人家還能幫你恢復。另外還有各種騷操作什麼序列化啊、排序啊、省內存啊甚至JVM怎麼調優都通通幫你想好了。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
⑤ 大數據專業需要學習多久
大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學大數據面授班的時間大約半年，學大數據可以按照路線圖的順序，
學大數據關鍵是找到靠譜的大數據培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：
1. 師資力量雄厚
要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業大數據技術性，也許的技術專業大數據技術性則絕大多數來自你的技術專業大數據教師，一個好的大數據培訓機構必須具備雄厚的師資力量。
2. 就業保障完善
實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向大數據學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。
3. 學費性價比高
一個好的大數據培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的大數據教師領導並由大數據培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。
希望你早日學有所成。
⑥ 零基礎學大數據什麼時間能上手自學現實么
面對這個問題真的不好打擊你的自信心，大數據入門不像學一門編程語言，自學一段時間就OK了。大數據是需要站在編程的基礎上學習的，所以零基礎的同學建議不要輕易入坑，但如果你已被大數據的就業前景和薪資迷得鬼迷心竅，又或者真的喜歡這行到骨子裡，倒是可以嘗試一下。因為沒有什麼比慾望更有動力。
零基礎學習大數據需要從以下幾個方面入手：
首先，大數據學習路線要明確，第一步：要進行大數據開發語言及其他基礎的學習。第二步：學習理論及核心技術。第三步：真實項目案例實戰。
1、計算機編程語言的學習。
對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建議從java入手，容易學而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合於各種情況的應用程序
那在學習Java的時候，我們一般需要學習這些： HTML&CSS&JS，java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。這些都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。
2、大數據相關的學習。
學完了編程語言之後，一般就可以進行大數據部分的學習了。一般來說，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要更長。大數據部分，包括hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，分布式存儲、分布式計算框架等技術，還要熟悉大數據處理和分析技術。如果要完整的學習大數據的話，這些都是必不可少的。
3、實戰階段。
不用多說，學習完任何一門技術，實戰訓練是很重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。
一般來說，零基礎學習大數據大概就是分為這3個階段，學習大數據不是件容易的事，但是只要你能多努力，積極地解決自己的疑惑，多練手，相信你一定可以掌握這門技術。
⑦ 大數據培訓需要多久能學會嗎
大數據培訓周期在5-6個月左右，只要您能通過測試，滿足學大數據的條件，自己跟著講師的講課進度走，加上自己課前預習，課下練習。做實戰項目跟著做，不懂的地方及時問，是沒有問題的。
⑧ 大數據學習一般要學多久
大數據學習一般要學多久，要看你有沒有Java基礎，如果沒有基礎，零基礎一般需要5-6個月的時間；如果你有Java基礎，一般需要的時間就是3個月左右。
⑨ 學習大數據開發需要多久啊
零基礎學習者：從0開始，學習編程語言、Linux系統，再到大數據技術Hadoop、Spark等，一周學習5天，需要5個月左右；
程序員轉行大數據：默認有扎實的編程語言基礎，有一定的開發經驗，轉行學習大數據技術，一周學習5天，要3個月左右。
⑩ 大數據需要學習多久才可以去工作
一般學大數據的時間是6個月左右，具體的時間要看個人掌握的情況，大數據的前景是很好的，希望你可以早日學有所成！