學習大數據難嗎？大數據的普及導致許多人投入大數據開發和學習中來，但是最近在互聯網上會發出這樣的聲音：大數據太難學了，學習大數據使我想哭。實際上，學習并不是那么簡單，但是如果您努力還無法學習大數據，則應反思您的學習方法是否有問題。那么大數據如何學呢？以下編將向您展示，學習大數據時遇到的問題以及方法。

　　為什么覺得大數據難學？

不可否認確實有一些人學大數據純粹是興趣使然，但是大多數人都是沖著大數據行業高薪資好前景去的。因此學習的出發點可能就過于功利和急于求成，當然不是說不能因為這個去學習，而是絕大多數人只是一時的頭腦發熱，并沒有考慮清楚怎樣去學習，也并沒有付出多少努力。最后浪費了不少時間，甚至還有的人報了培訓班浪費了不少錢，后悔莫及地大呼：學大數據學得想哭!大數據真難學！大數據真有這么難學嗎？還是你根本就沒有下定決心努力去學習呢?希望大家在覺得學習很難的時候，問一問自己到底為此付出了多少努力，如果使用時是因為沒有花費多少心血而沒學好，那就沒什么好抱怨的了。

另一種情況是努力了，但是還是學不好大數據，這種很明顯是學習方法不科學。不少自學大數據的小伙伴都有這樣的經歷，一開始什么都不懂，然后在百度到處搜索學習教程，緩存了各種各樣的免費視頻資料，今天看這個老師的，明天看那個老師的，最后好像什么都懂，但是又好像什么都弄不清楚。這就是因為沒有老師的指導，又缺乏學習的具體規劃，沒有系統全面的掌握知識，盲目的學習導致努力的方向根本就錯了。因此其強烈建議那些本來就缺乏基礎以及自律能力差的小伙伴，學習大數據一定要報培訓班，只用花些錢就可以少許多彎路。

　　如何學習大數據？

以中培偉業的大數據就業班課程為例，課程學習分成七個階段，從零基礎入門到能力進階提升，循序漸進，即使是大數據小白也可以學好大數據后馬上就業。

　　階段一 大數據基礎增強

本階段重點講解 Linux 操作基礎、 Shell 編程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群環境準備等內容，可以幫助沒有 Linux 基礎 或者 Linux 基礎薄弱的學員， 達到熟練使用Linux、熟練安裝 Linux 上的軟件，熟悉負載均衡、高可靠等集群相關概念，搭建 互聯網高并發、高可靠的服務架構， 為大數據內容的深入學習做好充足的準備。

　　階段二 大數據 Hadoop 離線分布式系統

大數據 Hadoop 離線分布式系統。

　　階段三 大數據Storm 實時計算系統

本階段通過全面 Storm 內部機制、原理以及 strom 實時看板案例的深入講解和練習，讓學習者能夠擁有完整項目開發思路和架構設計，掌握從數據采集到實時計算到數據存儲再到前臺展示的編程能力。

　　階段四 大數據 Storm 項目實戰

實時采集線上業務系統日志，對接 Storm 流式計算平臺實時分析，出現異常信息，調用告警業務通知相關負責人，達到監 控業務系統運行的功能， 基于日志進行監控，監控需要一定規則，對觸發監控規則的日志信息通過短信和郵件進行告警。

　　階段五 大數據Spark 內存計算系統

Spark 可以用于批處理、交互式查詢（Spark SQL）和實時流處理（Spark Streamin） 等相關內容， 本階段通過講解 Spark 一站式處理框架， 讓學習者掌握 Spark 相關的開發技術，達到能夠勝任 Spark 相關工作的能力。

　　階段六 大數據 Spark 項目實戰

用戶畫像是根據用戶基本屬性、社會屬性、生活習慣和消費行業等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。構建用戶畫像 的核心工作即是給用戶貼“標簽”，而標簽是通過對用戶信息分析而來的高度精煉的特征標識。

通過上述介紹，學習大數據難嗎？如何學？相信大家已經清楚了吧。關于學習大數據的方法還有很多，想了解就請繼續關注中培偉業吧。