學(xué)習(xí)時(shí)間一般是在4-5個(gè)月吧，每家機(jī)構(gòu)有所不同，難易程度也不同，根據(jù)每個(gè)人的基礎(chǔ)不同可能會(huì)有所差別，就拿魔據(jù)教育大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，他們的全日制班需要學(xué)習(xí)4個(gè)月，基本面對(duì)的對(duì)象有零基礎(chǔ)或有1-2年的基礎(chǔ)的。

不難學(xué)的，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)是大數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展方向之一，另外一個(gè)方向是大數(shù)據(jù)分析。從工作內(nèi)容上來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)主要是負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)清洗處理，大數(shù)據(jù)建模等工作，主要是負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用，工作主要以開(kāi)發(fā)為主，與大數(shù)據(jù)可視化分析工程師相互配合，從數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值，為企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展提供支持

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)還是比較難學(xué)的。在大學(xué)中這個(gè)專業(yè)。需要非常多的課程去學(xué)習(xí)。比如說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘，計(jì)算機(jī)組成原理等。

面授全日制的，大部分機(jī)構(gòu)是4個(gè)月，但有個(gè)別機(jī)構(gòu)5個(gè)月，因?yàn)榘秧?xiàng)目實(shí)戰(zhàn)這一塊增多了，所以時(shí)間比較長(zhǎng)，比如光環(huán)大數(shù)據(jù)，市面上一些不專業(yè)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)不要說(shuō)為學(xué)生提供真實(shí)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)訓(xùn)了，就連最基本的集群服務(wù)器都無(wú)法提供。

大數(shù)據(jù)在Java技術(shù)之上，學(xué)習(xí)的專業(yè)內(nèi)容：Java語(yǔ)言基礎(chǔ)：Java開(kāi)發(fā)介紹、熟悉Eclipse開(kāi)發(fā)工具、Java語(yǔ)言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射，多線程、Swing程序與集合類；HTML、CSS與JavaScript：PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebAPP頁(yè)面布局、原生javascript交互功能開(kāi)發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用；JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù)：數(shù)據(jù)庫(kù)、javaWeb開(kāi)發(fā)核心、JavaWeb開(kāi)發(fā)內(nèi)幕；Linux基礎(chǔ)：Linux安裝與配置、系統(tǒng)管理與目錄管理、用戶與用戶組管理、Shell編程、服務(wù)器配置、Vi編輯器與Emacs編輯器；Hadoop生態(tài)體系：Hadoop起源與安裝、MapReduce快速入門、Hadoop分布式文件系統(tǒng)、Hadoop文件I/O詳解、MapReduce工作原理、MapReduce編程開(kāi)發(fā)、Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具、開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、Sqoop與Oozie；Spark生態(tài)體系：Spark簡(jiǎn)介、Spark部署和運(yùn)行、Spark程序開(kāi)發(fā)、Spark編程模型、作業(yè)執(zhí)行解析、Spark SQL與DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib與機(jī)器學(xué)習(xí)、GraphX與SparkR、spark項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、scala編程、Python編程；Storm實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)：storm簡(jiǎn)介與基本知識(shí)、拓?fù)湓斀馀c組件詳解、Hadoop分布式系統(tǒng)、spout詳解與bolt詳解、zookeeper詳解、storm安裝與集群搭建、storm-starter詳解、開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、trident詳解；項(xiàng)目案例：模擬雙11購(gòu)物平臺(tái)、前端工程化與模塊化應(yīng)用；

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)需要多久能夠?qū)W會(huì)？這個(gè)跟您本身情況來(lái)決定的，有基礎(chǔ)的和沒(méi)有基礎(chǔ)的學(xué)員學(xué)習(xí)需要是時(shí)間不同，難度也不一樣。同樣是零基礎(chǔ)的學(xué)員，學(xué)習(xí)能力不同學(xué)習(xí)的時(shí)間長(zhǎng)短也不相同，難度也是不一樣的。具體情況大家可以通下邊的回答進(jìn)行參考：第一、零基礎(chǔ)人群學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的話要5個(gè)月左右的時(shí)間，至于學(xué)不學(xué)的會(huì)，就看個(gè)人學(xué)習(xí)理解能力了，我大學(xué)學(xué)的也不是相關(guān)專業(yè)，也是從零基礎(chǔ)開(kāi)始學(xué)的，沒(méi)錯(cuò)，大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)的東西是很多，也存在一定的困難，但是只要您能認(rèn)真地學(xué)，遇到困難及時(shí)解決，并堅(jiān)持下來(lái)，是沒(méi)問(wèn)題的，好不好學(xué)別人只能是談一下自己的感受，能不能把它學(xué)會(huì)還是要看看你了，誰(shuí)也幫不了你。第二、有基礎(chǔ)人群如果是自己自學(xué)大數(shù)據(jù)的話那就要有一定的編程基礎(chǔ)，或者在大學(xué)學(xué)習(xí)過(guò)相關(guān)知識(shí)。比如說(shuō)是Java開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)，python開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)等，如果再加上一些數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方面的知識(shí)就更加完美了，有了這些基礎(chǔ)的話那么自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)的話還是比較容易的。當(dāng)然如果是零基礎(chǔ)的話最好是安靜得選個(gè)專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)報(bào)個(gè)班進(jìn)行大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)，沒(méi)有一點(diǎn)基礎(chǔ)的話自學(xué)是非常困難的，很容易半途而廢。如果您有基礎(chǔ)，且理解能力也不錯(cuò)的話，自學(xué)也是不錯(cuò)的。

不難，不過(guò)很大程度上還是得取決于你對(duì)IT行業(yè)的熱愛(ài)，我一開(kāi)始工作的時(shí)候純粹是做Java開(kāi)發(fā)，和大多數(shù)Java猿一樣天天搞增刪改查，但是有段時(shí)間公司要摸索大數(shù)據(jù)，然后領(lǐng)導(dǎo)就讓我頂上了。剛開(kāi)始什么Hadoop，Kafka等等是各種不懂，只會(huì)寫hive，畢竟我有SQL基礎(chǔ)。再后來(lái)發(fā)現(xiàn)hive實(shí)現(xiàn)一些東西很麻煩，就開(kāi)始學(xué)習(xí)spark。后來(lái)又覺(jué)得學(xué)得很零零碎碎，就干脆在慕課網(wǎng)找了一套大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的課程，細(xì)讀慕課網(wǎng)上的教輔資料，重復(fù)看老師錄制好的視頻，每次都有不同的體會(huì)，我就這樣不斷深入學(xué)習(xí)Hadoop、Spark、Flink等等大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師要具備的技能，現(xiàn)在也是能夠達(dá)到中級(jí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)崗位能力標(biāo)準(zhǔn)了。

說(shuō)實(shí)話是難的

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域三個(gè)較為常見(jiàn)的發(fā)展方向：大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)科研

這個(gè)三個(gè)方向的難度是遞增的，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)排第二，是較難的。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要學(xué)習(xí)的課程：

階段一：JavaSE開(kāi)發(fā)

階段二：JavaEE開(kāi)發(fā)

階段三：并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)

階段四：Linux精講

階段五：Hadoop生態(tài)體系

階段六：Python實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)

階段七：Storm實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)

階段八：Spark生態(tài)體系

階段九：ElasticSearch

階段十：Docker容器引擎

階段十一：機(jī)器學(xué)習(xí)

階段十二：超大集群調(diào)優(yōu)

階段十三：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

總結(jié)下上面的課程內(nèi)容，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要學(xué)java、linxu、數(shù)據(jù)庫(kù)、hadoop、spark、storm、python、ElasticSearch、Docker等知識(shí)。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)學(xué)出之后能從事的工作

2.數(shù)據(jù)挖掘工程師

3.大數(shù)據(jù)科學(xué)家

4.首席數(shù)據(jù)官（CDO）

研發(fā)

6.大數(shù)據(jù)信息架構(gòu)開(kāi)發(fā)

不難，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)相比較其他的編程會(huì)有一定的難度，需要前提滿足倆個(gè)方面的條件。一是，年齡要滿足國(guó)家規(guī)定的法定工作年齡，不能夠小于這個(gè)年齡