学大数据开发要多久？

对于计划学习大数据的人来说，大数据的学习时间也是他们最关心的问题之一，其实大数据的学习时间和个人的学习方式以及学习能力是有关系的，比如自学和到培训机构学习所需要的学习时间完全是不一样的，现在小编给大家介绍一下不同学习方式所需要的时间周期。

学大数据开发要多久？

目前学习大数据技术的主要有两种学习方式，分别是自学和培训机构，这两种学习方式学习时间和效果完全不一样，90%以上的人基本上都是选择到培训机构学习，自学和培训机构的学习时间分别如下：

1、自学的学习时间：

假如你没有任何编程基础，并且以每天8个小时的学习时间来算的，至少也要预备个8-10个月的时间来学习，如果每天的学习时间达不到这个水平，那么学习周期还会继续拉长，同时还需要自己有一定学习能力和自律能力。大数据属于技术含量非常高，对于一个没有任何编程基础的人来说自学是难度是非常大，不建议选择自学的方式学习大数据，对于大部分人在学习的过程中可能还没有入门就已经放弃了，半途而废。

2、培训机构学习时间：

培训机构的大数据课程学习时间为半年左右，面授教学的学习方式，注意6个月已经是在保障学习效果的前提下“浓缩”的课程了，不能再短了，如果有机构说4个月可以把大数据课程学习完，那么你一定要注意了，极有可能课程内容不完整。选择培训机构学习大数据课程也是大部分的选择，主要是能保障学习效果和就业，学习过程中有老师指导、有同学讨论、有专门的老师负责就业问题，而你只管学习就可以了。

大数据学习建议：

从编程语言开始，先打牢基础，再逐步深入去探索技术框架，建立起自己的大数据技术知识体系。

大数据开发方向，从java学习，Java编程是大数据开发的基础，主流的大数据技术框架，都是支持Java编程以及Java API的。其次是Scala，是Spark框架的编程语言，学一学在后期的Spark源码研读上也有好处。

大数据分析方向，则主要是Python和R语言，当然，目前来说，Python在大数据分析当中的接受度还要更高一些。Python在分析上更强劲，R在统计方面更高招。

接下来就是大数据技术框架的学习，包括hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态系统，具体内容很多，这一块也是重难点。

以Hadoop为例，核心组件YARN、HDFS、Mapreduce，生态圈还有HBASE、zookeeper、HIVE、flume、kafka等，都需要一一学习掌握。

以Spark框架为例，核心Spark Core，生态圈还有Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等，需要学习掌握的知识点也非常多。

关于大数据开发的学习时间就介绍到这里了，通过上面的介绍相信大家已经有一定了解，大数据是未来互联网行业的“石油”资源，每个行业乃至每个企业都将借助大数据来实现更好的发展，面对着市场近300万的人才缺口，进入大数据领域固然无可厚非，但是，想要真正的学懂大数据，建议大家还是做好长时间学习的准备，毕竟大数据是一个新兴的高精行业。如果真的想学大数据，首先要摆正心态，任何一门新的技能的学习都是需要时间的，不可能一口吃成个大胖子。大数据本身存在专业壁垒，如果不能把基础打扎实，那么是很难在行业当中获得长期的发展的。