Q1：大数据开发学起来难吗？
需要掌握很多基础知识，保持学无止境态度就可以。
Q2：大数据难学吗？
大数据相对更适合有基础知识的人学习。基础学习会比较难，有基础知识会好很多。按照路线图的顺序学习大数据。如果觉得学习效果不理想，可以报个培训班。我希望你能尽快学好。大数据呢？
Q3：大数据学起来难吗？
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。
Q4：大数据是什么，难学吗？
大数据用于描述一个数据集，由于其值，种类和速度，它们违背了传统的处理方式。因此，大数据依赖于要管理和分析的技术。换句话说，大数据是人们在没有计算机帮助的情况下几乎无法理解的数据集合。大数据学习要分为几个阶段：阶段一 大数据基础增强本阶段重点讲解 Linux 操作基础、 Shell 编程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群环境准备等内容，可以帮助没有 Linux 基础 或者 Linux 基础薄弱的学员， 达到熟练使用Linux、熟练安装 Linux 上的软件，熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建 互联网高并发、高可靠的服务架构， 为大数据内容的深入学习做好充足的准备。阶段二 大数据 Hadoop 离线分布式系统大数据 Hadoop 离线分布式系统阶段三 大数据 Storm 实时计算系统本阶段通过全面 Storm 内部机制、原理以及 strom 实时看板案例的深入讲解和练习，让学习者能够拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示的编程能力阶段四 大数据 Storm 项目实战实时采集线上业务系统日志，对接 Storm 流式计算平台实时分析，出现异常信息，调用告警业务通知相关负责人，达到监 控业务系统运行的功能， 基于日志进行监控，监控需要一定规则，对触发监控规则的日志信息通过短信和邮件进行告警。阶段五 大数据 Spark 内存计算系统Spark 可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL） 和实时流处理（Spark Streaming） 等相关内容， 本阶段通过讲解 Spark 一站式处理框架， 让学习者掌握 Spark 相关的开发技术，达到能够胜任 Spark 相关工作的能力。阶段六 大数据 Spark 项目实战用户画像是根据用户基本属性、社会属性、生活习惯和消费行业等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像 的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
Q5：大数据课程难不难学，学历低能学会吗？
根据我多年的观察，学习大数据的人，文化程度最低的基本都在专科，大部分都是本科或者硕士，但这并不是绝对的。毕竟大数据相关岗位也非常重视行业知识和项目经验。如果家庭经济情况允许，学生可以选择读研究生，本科毕业的可以选择报一个大数据就业班等等，系统地提升自己的业务能力和实践经验。一般来说，当你没有任何基础的时候，你能得到的只是学历。当然，本科生不能和研究生竞争。但是工作时间长，你的能力符合这个岗位的要求，学历不重要。尤其是对于数据分析师、数据挖掘员等对业务能力要求较高的岗位，在很多情况下，你的行业知识和业务理解能力比学历更重要。至于去哪里学习，可以根据自己的专业背景和兴趣偏好，货比三家，选择自己喜欢或者比较信任的课程。虽然课程整体都差不多，但是讲师的教学方法和个人水平很重要。你必须找一个符合自己心态和感官的讲师，这样你才能学得更轻松。我们CDA还有一个大数据分析就业班。有时间可以了解一下，请课程顾问帮你分析一下自己目前的水平，然后推荐适合自己学习的课程。
Q6：大数据难学吗
学大数据的课程是有一定难度的，大数据课程的基础是java，如果有java的基础相对来说简单点。