大数据据说很难学，是不是呀，那我转行的能学会吗？
无论哪一个行业基础很重要，所以不管难与不难，应该把基础知识做好。
大数据就是比较费脑子，费眼睛
努力加灵活的脑袋，没问题的
如果我回答的好给点个赞，关注下谢谢[耶][耶][耶]
大数据相关技术还是具有一定难度的，但是随着大数据领域的生态体系逐渐完善，大数据技术逐渐从研发领域向应用领域过渡，所以对于零基础的学习者来说，也能够找到适合自己的切入点。
目前大数据领域的岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，这些岗位也有诸多的细分岗位，以大数据运维岗位为例，就涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据传输、大数据平台部署、大数据平台维护等岗位，学习这些岗位的相关知识对于初学者的基础并没有太多的要求
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，大数据技术本身确实存在一定的学习难度，通常需要学习者具备一定的知识基础，主要涉及到数学、统计学和计算机三大块知识。另外，大数据还涉及到经济学、社会学等一系列学科内容，所以大数据整体的知识量还是比较庞大的。
虽然大数据的技术体系比较庞大，但是大数据领域的细分方向也比较多，对应的不同岗位也需要组织不同的知识结构，初学者可以根据自己的知识基础和能力特点来选择学习的切入点。目前大数据技术体系结构已经趋于成熟，而且有大量的案例可以参考，这会在很大程度上降低学习的难度。
从大数据领域的岗位划分来看，当前大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位的人才需求量比较大，初学者可以选择其中的一个岗位方向来制定学习计划。
如果自身具有一定的计算机基础，而且对于编程比较感兴趣，那么可以考虑向大数据开发方向发展，目前大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的。大数据开发可以从大数据应用开发开始做起，主要基于大数据平台来完成各种行业应用软件的开发，随后可以进一步向大数据平台开发岗位发展，从而不断提升自身的岗位附加值。
如果自身具有较好的数学基础，可以考虑向大数据分析方向发展，大数据分析作为大数据价值化的重要方式，未来的发展空间还是非常广阔的。大数据分析岗位不仅可以在大数据行业发展，未来也可以向人工智能行业发展，从事算法设计相关岗位，这些岗位的附加值还是非常高的。
如果对于编程并不感兴趣，但是动手实践能力又比较强，那么可以考虑向大数据运维方向发展，大数据运维岗位的发展空间也是比较大的。在大数据技术逐渐落地到传统行业的过程中，大数据运维岗位的人才需求量会持续扩大。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据无处不在，比如疫情地图实时数据报告，我们可以看到全国疫情动态、新增确诊或疑似趋势等疫情信息；输入身份证号，即可查询近14日内是否到达过疫情严重地区，是否与确诊患者同乘坐一辆交通工具；利用采集挖掘到的近期车辆轨迹数据，可在应用软件上为运送防疫物资的司机提供优选路线推荐......很多人对大数据也产生了浓厚的兴趣，也想转行大数据方向，但是不知道该学哪些内容，我给你介绍一下：大数据需要学习哪些技术？1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序，是大数据学习的基础；2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行；3、Hadoop——分布式系统基础架构，用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储；4、Avro与Protobuf——数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型；5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库；6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件；7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ；8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎；9、Redis——key-value存储系统；10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统；11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架；12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ；14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言；15、Azkaban——可完成大数据流任务调度；16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化；对于没有基础的人来说，学大数据难吗？如果是计算机专业的学生，学大数据相对来说还是有一定基础的，会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业，想学大数据的话，到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的，想要学习大数据，难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月，要想在这短短的时间内学有所成，要付出的努力肯定要比别人多非常多！一旦在学习中有怠慢心理，那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。
简历上哪些内容会让应聘者提前减分？
10秒定生死：每天有几百份简历涌向HR，想要被面试，首先要保证简历不被筛掉。那么简历有哪些死穴不能出现呢？都是我们求职前应该琢磨的事。
我们从HR的筛选简历的工作思维逻辑开始了解，简历出现哪些问题会直接被HR毙掉？
关键词不突出
在10秒内他们就会决定要不要约你面试。关键词是hr最关心的，我看到很多简历都有关键词模糊的问题，常常感到爱莫能助。从HR的角度再谈简历怎样写才能不减分。
关键词如性别、年龄、曾雇主、职位、关键技术技能、工作经验、团队规模、主要KPI等等。
例：招聘Java工程师职位，简历关键词应包括：3年经验、Java script等等。
再比如，关键词：人员编制管理，而你的简历用了人员数量控制，那么关键词就不匹配，感觉高度也上不去。
那么HR或者机器就会在你的简历里检索Java Script、3年工作经验等关键词，包含了就推荐技术人员复筛简历或直接面试，没有这些关键词就放弃。
关键词在哪里有参考？
应该在招聘广告中有提到，随意不要盲目海投，要看jd要求。下面JD👇关键词是：用户运营、粉丝运营、新媒体运营、微信运营，那么至少这些词都要出现在你的简历中，才能让hr多看一眼。
千万不要海投简历！
很多招聘平台和企业招聘系统都应用关键词匹配技术，所以关键词不仅要突出还要准确，才能推荐你的简历给hr。不含关键词，或关键词出现太少就会淘汰你的简历。
篇幅过长
HR只有不到十秒去扫描你的简历，一份简历的字数最多两页A4纸，超了就不合适了。
HR很忙容易忽略简历细节
首先，HR也是水平各异，只有极个别高手才能识别你简历中隐含的巨大价值或你的潜能，对于简历一定要浓缩且有关键价值。
其次，HR的招聘模块是事务性琐事较多的岗位，加班也较多。除了筛选简历，还要约面试、谈薪酬、发offer、安排入职、入职引导等很多工作，常常加班。所以平时能安心筛简历和候选人聊天的时间不是很多，那么求职者就要帮助他们快速get你的关键价值。
以上决定了你的简历篇幅要有控制。
篇幅短如何说明你优秀？
可以通过佐证。如年度优秀员工，绩效成绩连续两年3.75于是，学校G点，学生会干部等等，佐证你的优秀，但不能太多，把最好的几点写出来。
逻辑不清楚
简历是传递你的能力和价值的，很多简历把重点放在了非核心技能，比如优秀道德品质（体系内单位除外），求职信表达对企业的兴趣等等，hr只会草草略这些内容。
简历的逻辑是：你的成长轨迹
我常常看到简历的问题是成长轨迹不明显。在职位较低时候的经历写得比当领导之后还要冗长，那么显然是近几年没有好好更新简历，至少应该把描述重点放在你最近两份工作经历上，而不是更远的较低职位上。
成长：如果职位有变更，简历重点应该是工作成长后的内容，从琐事到管理的转变。
结构不合理
我们中文的表达习惯是先铺垫，后面才是重点，但是HR的工作习惯是最快找到他们关心的信息。我们写简历不能太含蓄，把第一页前一半放关键信息，而不是求职信等等冗长和感情铺垫的内容。
如图这份简历的自我评价，90%的hr都会放弃，内容与工作无关，而且没有关键价值，白白浪费了阅读的黄金区域。
关键信息从JD中摘一下，事半功倍。HR会把他们或者用人部门最关心的关键信息放在jd的最前面。
标点符号、对齐
很多标号如数字编号后面，有的有逗号，有的用顿号。简历应该规范，阿拉伯数字用点，汉字标号用顿号等等，简历全文前后要一致。
前后信息一致性
尤其是时间的一致性。我就看过很多这样的简历，上一份简历工作结束时间2018年9月结束，最近一份工作开始时间2018年6月，那么HR不需要背景调查就知道经历是编的。也许你是真的笔误，但HR不会通过。
最后祝大家都能找到好工作！欢迎大家关注@职悦 并私信，赠送300套精美简历模版。