互联网的发展和激烈竞争，用户体验成为一个重要的关注点，导致专业大数据工程师成为热门职业。有人就会问了：“大数据培训入门难么?”，下面就来给大家解答这个问题。
其实，大数据的入门并没有想象中那么难，找一家靠谱的机构进行学习是非常关键的，在南京的朋友可以选择科迅教育这家机构哟。在学习时间方面，要是基础薄弱，大概需要6个月左右的学习时间;要是有一些基础的话，学起来就很简单很多，学习时间也会短很多。
一、大数据是什么
工作流程为从UI处得到原型图或者效果图，在项目(网站、公众号、小程序、WEBAPP)中还原图片效果，然后与后台进行各种数据交互。
目前的大数据市场整体还是处于迅速发展期，市场对于大数据的需求也一直比较大。市场对于中的大数据工程师需求更加迫切，所以就算入了大数据的门，也需要不断的提升自己，无论你是学院派，还是培训派，还是自学派，都应该具有强烈的学习意识。
二、目前入门大数据的人群分类
1、计算机相关专业出身：系统走过计算机的理论基础，比如计算机组成原理、操作系统原理、计算机、算法数据结构、设计模式，至少用过两门以上编程语言(强类型+弱类型)。
优点：理论、架构方面扎实，有整体计算机思维，内功不错，外功学起来比较快。
缺点：部分人，大数据相关细节技术不扎实，花时间能很快搞定。
2、非计算机出身自学(也包括计算机专业没好好学的)：理论基础薄弱，后来因个人兴趣或者职业需求，自学大数据开发技能。
优点：自学能力比较强，能够根据自己的兴趣规划学习内容。
缺点：部分人对大数据没有整体的学习框架 ，属于东一片，西一片，不成体系，部分人计算机没有整体思维，建议系统梳理下大数据知识体系结构，该补的还是要补起来。
三、入门大数据时的一些困境
1、因一些基础算法、数据结构理论不扎实导致一些编程思维难于理解。
比如 原型链，如果清楚 数据结构中链表结构，那么这个东西不难理解，再比如 哈希值，懂得数据结构中哈希表，哈希值也就迎刃而解。
2、计算机体系结构、操作系统理论、理论不扎实导致到后期一些东西难于理解。
比如有同学从大数据学习入手，后来学习node开发 ，在 I/O ,进程、线程、IPC 、线程锁方面有些概念就比较难于理解，而导致不能很好得使用node 的api 。
3、大数据整体体系架构没有做过深入思考。导致用会用，但不知道为什么用，用另外一个有什么区别。
4、学习环境中无高手。没有高手能够指导自己进入下一个层次。
5、有意识但是没有行动。我的网盘收集了一堆资料或者一堆视频，然后就没有然后了 。
四、如何才能入门大数据
1、学习东西，自学是一种途径，然而在自学的过程中，很多人处于不知道自己不知道的状态。
2、另一种是跟着高手，开阔视野，达到知道自己不知道的境界，从而有方向，在短时期内进入到一个新的境界，节约时间成本。
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