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學大數據開發必看,你覺的難學、學不好是因為……

萬事開頭難,學習也是如此,對於剛剛入門的小白,想要學懂一門新技能的難度可想而知。

作為一名IT開發的初學者,相信對於java、python等語言的學習都會認為很難,更不用說如今非常火熱的大數據開發了,其實,作為一名大數據開發的學習者,你之所以覺得難、不好學是因為……

大數據興起的時間並不長,但其作用和影響力卻受到了來自各個領域的關注,因為大數據無論是發現市場的商機,還是助力企業領導者進行決策,甚至是改進生產的工序等都有著巨大的作用

而且隨著數據驅動一切概念的逐漸興起,大數據已經成為了眾多企業老闆心中的「屠龍刀」、「倚天劍」。

而與此相對應的就是越來越多人開始進入到大數據領域,但相當一部分人認為學習大數據開發的難度非常,那麼這其中的原因究竟有哪些呢?


不能從全局、長遠的角度考慮問題,是不能夠處理好一時的事情的。所以,在學習大數據開發前,不妨先冷靜下來,問問自己對大數據開發是否真的感興趣,是否能夠靜下心來堅持不懈的學習。

面對著大數據開發相對駁雜的知識體系,你是否做好了應對的準備,如果,這些你都沒有考慮清楚,那麼接下來的學習過程你會覺得非常辛苦。

如果你做好了第一點強調的思想準備,那麼你就該為如何學習做準備。作為一名初學者,請不要將大數據開發看做一門與java、python等相似的IT語言,大數據更像是一門技術,其所包含的內容相對比較多

所以,需要求學者可以先購買一些相關的書籍或者從互聯網上找一些相關的資料去了解究竟什麼是大數據開發,然後,在根據自己的實際情況確定是自學,還是參加大數據培訓班來學習。


企業的發展需要藍圖,而個人的學習也需要藍圖,我們這裡強調的藍圖其實就是學習大數據的路線圖,一個好的學習路線圖能夠助力求學者有的放矢的進行學習,高效的進行學習。

這裡我們建議大家可以查看海牛學院詳細的大數據培訓課程,從java、linux、hadoop、hive、oozie、web、flume再到python、hbase、kafka、scala、spark,以及最後的四大實訓項目

如此完整的大數據開發課程,已經幫助大批的學員完成了從大數據小白到大神的蛻變。

牛頓曾經說過:如果說我看得比別人更遠些,那是因為我站在巨人的肩膀上。在學習的過程中如果我們只是閉門造車的去學習,那麼最終的結果就是會導致自己在步入社會後出現「班門弄斧」的窘態

所以,我們在學習的過程中應該尋找幾位「巨人」,「巨人」可以是老師、行業大咖,當然也可以是與自己共同學習大數據開發的求學者,這些人所產生的作用將助力我們更加快速的學懂大數據開發。


作為一名求學者,學完大數據開發進入職場後並不代表我們可以高枕無憂,可以端起「鐵飯碗」了。

在大數據領域內我們的進步的空間還有很多,像大數據開發工程師、大數據架構師、大數據分析師、數據分析專家等

當然,還有更多的新人進入到這個領域,如果,你學習的腳步慢一些,所產生的後果不僅是自己原地踏步,甚至會被「後浪」將自己拍在沙灘上。

學習大數據開發其實並不難,如果你覺得難,或許就是上文中的某一個點沒有做到位。

當然,如果你想快速的學習大數據開發,並不想考慮學習以外的瑣事,那麼你可以參加海牛學院的大數據培訓班,在這裡只要你能夠付出足夠的努力,那麼你就一定能夠學好大數據開發。


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