大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，
学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：
1. 师资力量雄厚
要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。
2. 就业保障完善
实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。
3. 学费性价比高
一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。
希望你早日学有所成。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2021-05-05
主要学习office办公自动化，HTML+css3，JavaScript，C语言程序设计，Linux服务器配置与应用，MySQL数据库管理的应用等。
第2个回答 2021-05-05
大数据开发工程师学习的课程，包括但不限于以下这些：
大数据技术栈：Hadoop、Spark、Storm、Flink等；
数据收集：关系型数据收集工具Sqoop与Canel、非关系型数据收集系统Flume、分布式消息队列Kafka；
数据存储：数据存储格式、分布式文件系统及分布式数据库；
资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper；
计算引擎：包括批处理、交互式处理，以及流式实时处理三类引擎，内容涉及MapReduce、Spark 、Impala/Presto、 Storm 等。
大数据技术栈：Hadoop、Spark、Storm、Flink等；
数据收集：关系型数据收集工具Sqoop与Canel、非关系型数据收集系统Flume、分布式消息队列Kafka；
数据存储：数据存储格式、分布式文件系统及分布式数据库；
资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper；
计算引擎：包括批处理、交互式处理，以及流式实时处理三类引擎，内容涉及MapReduce、Spark 、Impala/Presto、 Storm 等。
第3个回答 2021-05-05
大数据开发专业主要学什么？
有奖励写回答共11个回答
虾弹文化
高粉答主
职员
聊聊
关注
成为第3901位粉丝
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。本回答被网友采纳
有奖励写回答共11个回答
虾弹文化
高粉答主
职员
聊聊
关注
成为第3901位粉丝
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。本回答被网友采纳
相似回答