大数据技术容易学吗
大数据技术容易学吗
大数据开发和大数据分析各自需要完成的工作不同，因此需要掌握的专业技能也是有着有不同的。
大数据开发培训课程，主要是对大数据平台技术的学习，能够通过技术开发去解决企业的实际数据需求。
大数据开发课程，基础差要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等技术框架。掌握这些技术框架，能够运用这些技术来解决问题，基本上就具备了大数据开发岗位的基础能力需求。
大数据分析培训课程，则主要是学习掌握大数据分析处理的工具和方法，能够基于对海量数据的分析处理，得到有价值的结果。
大数据分析，需要完成数据获取、存储、预处理、分析、可视化等一系列的环节，需要掌握的技能包括SQL、Python基础、Python爬虫，以及Python在数据科学方面的几个库，pandas、numpy、scipy等。
Pandas常用于数据的清洗（重复、缺失、异常值等），把这些缺失的数据处理好，才能获得更加准确的分析；Numpy支持数组和矩阵的运算，提供了大量的数学函数库；Scipy是一个的科学计算库，很多数学统计的相关函数都在其中。
大数据已经在各个行业都有了落地应用，而相应地，相关岗位的人才需求也在不断增长，大数据业务的开展，离不开专业技术人才的支持，也因此带来了大数据培训学习的热潮。那么具体大数据培训课程学什么，大数据学习难不难，今天我们来具体聊一聊。
大数据开发和大数据分析各自需要完成的工作不同，因此需要掌握的专业技能也是有着有不同的。
大数据开发培训课程，主要是对大数据平台技术的学习，能够通过技术开发去解决企业的实际数据需求。
大数据开发课程，基础差要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等技术框架。掌握这些技术框架，能够运用这些技术来解决问题，基本上就具备了大数据开发岗位的基础能力需求。
大数据分析培训课程，则主要是学习掌握大数据分析处理的工具和方法，能够基于对海量数据的分析处理，得到有价值的结果。
大数据分析，需要完成数据获取、存储、预处理、分析、可视化等一系列的环节，需要掌握的技能包括SQL、Python基础、Python爬虫，以及Python在数据科学方面的几个库，pandas、numpy、scipy等。
Pandas常用于数据的清洗（重复、缺失、异常值等），把这些缺失的数据处理好，才能获得更加准确的分析；Numpy支持数组和矩阵的运算，提供了大量的数学函数库；Scipy是一个的科学计算库，很多数学统计的相关函数都在其中。
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