前言： 学什么技术好？什么行业有前途？正确的选择是成功的一半，选择需要综合考虑薪资福利，发展前景，社会地位，工

学什么技术好？什么行业有前途？正确的选择是成功的一半，选择需要综合考虑薪资福利，发展前景，社会地位，工作环境，投资报酬率等进行取舍。随着高校扩招的的趋势越来越大，现在大学虽然好考，但是大学的含金量却不高了，大学从“精英教育”转变为大众教育。对此，你该怎么办呢？

大数据需要学哪些内容 好学吗

首先要学习编程语言，学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了，大数据的专业课程有Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

如果你不想接受油烟的洗礼，高温的环境，长时间的站立，IT行业即是你的首选；

如果你不想接受汽油、机油的污渍、随时都是一身脏衣服，IT行业即是你的首选；

IT行业的优势：

1）IT行业已经成为中国第一大产业；

2）IT行业薪资高，赶超金融业，排名行业第一；

3）就业范围广、提升速度快；

4）IT软件工程师是通用性人才；

5）学习机会多，工作充满成就感。

大数据需要学什么

大数据需要经历八个阶段的学习，分别为：

第一阶段：静态网页基础（HTML+CSS）。难易程度：一颗星；主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等；

第二阶段：JavaSE+JavaWeb。主要技术包括：java基础语法、java面向对象；

第三阶段：前端框架。主要技术包括：JavaScript、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui；

第四阶段：企业级开发框架。主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离；

第五阶段：初识大数据。主要技术包括：大数据前篇、Linux常见命令、Linux Shell编程、Hadoop入门、HDFS、MapReduce应用、Hadoop高级应用、扩展；

第六阶段：大数据数据库。主要技术包括：Hive入门、Hive Shell编程、Hive高级应用、hbase入门、Hbase SHELL编程、细说Hbase模块、HBASE高级特性；

第七阶段：实时数据采集。主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门、KAFKA详解、KAFKA高级使用、数据可视化、STORM入门、STROM开发、STORM进阶、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化；

第八阶段：SPARK数据分析。主要技术包括：SCALA入门、SCALA进阶、SCALA高级使用、SPARK入门、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK进阶、SPARK高级编程、SPARK高级应用、SPARK ML KMEANS算法，SCALA隐式转化高级特性。

大数据好学吗

1、对于有开发经验的同学来说，学大数据还是比较容易的，比如你现在是做JAVA开发的，那么你转行大数据做JAVA大数据开发，只需要把大数据框以及相关大数据技术学到，再辅以一定的项目练习，基本就可以干活了；如果你现在是做的Python开发，同样你也只需要学好大数据框架以及相关技术，再辅以相关项目就可以从事Python大数据开发了。

2、如果你是零基础，学习能力一般，在理解概念会稍微慢一点，比如学到JAVA面向对象的时候，这部分同学就比较懵了，但是只要肯付出，愿意多问，愿意去琢磨，也能得到理想的结果。

3、零基础学习能力很强，比如毕业于211、985高校，相对来说，学起来就比较轻松。

不管是怎样的学习条件，学好大数据都是要花时间与精力的，到底要怎么学好大数据呢？

一、首先要抱着学习的心态：

什么是学习的心态呢？不要想着自己学不会、很难学、学不懂这些，任何事情，只要你付出努力就会收获回报，所以说要有一颗良好的学习心态。

二、你要知道什么是大数据技术：

简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。

众所周知，IT 行业是个高薪行业，也是很多人的梦想职业，在全球最缺人的十大行业中IT行业居首位。而事实证明，IT行业不失为一个好的职业方向。

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