今天给各位分享JAVA程序员转大数据要多久的知识，其中也会对java后端可以转大数据吗进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、大数据开发一般要学习多久？2、Java程序员如何转型做大数据3、想学Java开发，一般需要学多久呀？4、Java工程师转大数据难度高吗？5、学习大数据开发需要多久啊?大数据开发一般要学习多久？
0基础6个月左右，有Java基础3个月左右。
大数据需要学习：
语言Java、Scala等
分布式计算Spark，MapReduce等
分布式存储hbase，mongoDB等
分布式调度与管理yarn、zookeeper
Java程序员如何转型做大数据
1、技术日渐成熟，应用空间得以拓展
大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。
2、重视数据资产，数据挖掘已成必然
现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。电商平台利用画像做个性化推荐，互联网金融公司利用高危识别技术管控金融风险，滴滴出行利用交易数据通过实时定价优化利润……这些都是对大数据价值的发掘和利用。随着数据资产意识的加强，数据挖掘也将获得越来越多结合具体行业场景的重视。
3、技术催生业务新模式，蕴含创业新契机
大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。
大数据创业，时至今日热度不减，虽难出BAT那样巨头独大的局面，其提供的相对公平的竞争机会，依然在吸引着新的创业公司加入。
4、市场供不应求，岗位挑战空间大
翻看大数据相关招聘岗位，一方面是供不应求的招聘局面，另一方面是腾讯、华为等大牌互联网公司开出的诱惑薪资，都让普通岗位的程序员跃跃欲试。
再加上这些岗位相比于传统的软件工程，有更高的挑战空间和更大的难度，自然引得更多人才进入到这个领域。
大数据相关岗位有哪些？
1. 偏技术的“算法工程师”
利用算法手段，构建机器学习模型，解决诸如“人脸识别”、“支付风险管控”等高难度问题。它往往既需要工程师在具体问题上有足够的专注力，也需要对相关的算法有足够深度的了解。
2. 偏业务的“数据挖掘工程师”
结合计算机知识，重点攻克复杂业务的算法化和模型化难题。与算法工程师的要求不同，它往往不需要工程师在算法上探索得足够深入，却对知识的广度和技能的交叉度有较高的要求，还需要工程师具备相当和快速的业务理解能力。当然了，对数据的高敏感性也必不可少。
技术 Leader 最想要什么样的人？
1、最好，你是个独当一面的全才
基础条件：扎实的计算机基础、逻辑能力、英文等素质
保障条件：聪明、学习能力强
加分条件：大规模集群开发经验；上层数据应用优化经历；熟悉聚类、分类、推荐、
NLP、神经网络等常见算法；会数据处理，还熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等各种常见算法……
2、退而求其次，有配合团队的长板优势
全才难得，退而求其次，针对不同岗位吸收具有不同特长的人才，以追求团队整体配合的平衡，也不失为一个策略。
计算机视觉领域的大数据公司，往往需要自己的团队中同时具备如下特长的成员。比如精通算法的人才：把图像识别相关算法模型调整到极致；工程实力型人才：高性能实现训练好的算法模型，或者帮团队搭建一整套视频图像数据采集、标注、机器学习、自动化测试、产品实现的平台。
即便同一算法工程团队内部，成员的技能侧重点也要合理搭配，以互为补充。比如，有人专注核心算法研究，就要有人擅长业务分析，专注业务算法模型的实现。
因此，对于想转型大数据的普通程序猿来说，梳理清楚自己现有技能对于新团队的价值非常重要，这是促使新团队决定吸收自己的关键。比如，发挥硬件和底层系统工作经历在算法高速实现上的优势，一旦通过自身擅长的技能切入新团队之后，就有了更多横向发展的机会，帮助自己在大数据相关领域建立更强竞争力。
3、相较当前技能水平，扎实的基础和成长空间更被看重
当前技能水平好比是术，而扎实的计算机基础则处于道的层面，诸如Spark等工具性知识通过后期学习便能轻易掌握，而如果缺少了C++/Java基础想进步却绝非易事。比如，如果算法、数据结构比较强，编程语言上对 C++ 理解较深入，在应用层的学习上，就可能会比其他人快很多。
有人将程序猿能力抽象为一个金字塔模型，虽然对计算机语言的精通是每个工程师都注重的能力，但越基础的素养越蕴含了更多的发展潜力。相比单纯苛责当前技能，能利用基础素养胜任一部分基础工作，然后通过1-2年锻炼接受更复杂问题的程序猿，反而更受企业青睐。
TalkingData 大数据招聘负责人曾直言道，相比于对 Spark 了解更多的人，他们更愿意招收那些 Java 学得好的人。因为 Spark 的接口学习起来相对容易，但是要想精通 Java 是一件很难的事情。如果把 Java 或者 C++ 学透了，那么对计算机技术的认识将很不一样。
转型大数据，要点归纳
1、重视基础
2、发挥专长
3、准备充分
4、首选公司内部转岗
想学Java开发，一般需要学多久呀？
我们大家学习Java从入门到能掌握可以找到一份工作，平均周期在三年左右，也有一些两年就自学完成的，而且我个人认为报培训班是很需要的，我们大家在刚接触Java的时候，会有些迷茫，不知道该从哪里入手，那是因为在学习上没找到对的方法。
学习是场持久战，短时间的突击学习收获并不是很大，学习重在行动、贵在坚持，能坚持下来才是最难能可贵的。
学习java，说实话，入门并不难，但是学精可不容易！对于零基础学习java编程所需要的时间也是受很多因素影响的，比如，你自身的学历，学习态度，是自学还是培训等，所以无法用一个确定的时间段来进行评估。
对于零基础的学生来说，想学好java编程，参加专业的软件编程培训是很有必要的。专业的软件学校都是因材施教，针对不同的人群开设不同的班级，学的时间也有所不同，一般情况下，高中生是两年时间，大学生是6个月左右的学习时间。
如果是自学的话，自学的话比较考验你的学习能力与自律能力，想要熟练掌握Java技术，至少需要两年左右的时间（高中生的话那时间会更长）！不过也有学得快的，建议您如果自学的话，可以采纳！
1、找一个行业当中的师傅进行规划和指导。
2、每天规划好学习时间，不要中断。
3、先掌握了解知识体系后编写项目，边抓细节。
java应用广泛，课程体系全面，零基础通过自学Java最终找到一份Java开发的工作，其实这件事还是有难度的。没有好的学习教材以及良性的学习规划、遇到难题无法解决导致学习效率很低、作为一个零基础的初学者没有人指导带着学都是需要克服的问题。
培训的话，一般培训机构会根据课程安排及大纲进行教学，通过6个月左右的时间，就能掌握Java编程技术，将所学与项目结合，迈出程序员职业道路的第一步，随着工作经验的积累，薪资只会增长。
记住，学java还要看兴趣，如果你真的深入学习，你会发现“ 学java要多久 ？”是个毫无意义的问题，不要忘记，技术的道路更新实在太快。人只有在不断学习，才能走在技术的最前端。也许一辈子都要学呢？活到老，学到老，而且互联网技术更新迭代很快，只有不断学习才能更上时代不被淘汰。
Java工程师转大数据难度高吗？
Java程序员转大数据工程师有很好的基础条件
对于Java程序员，大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里Java语言的确是可以派上用场的。所以，Java程序员转大数据工程师是具备很好的基础条件的。 当然，hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎，对于大部分公司而言，并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程，你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展，则你需要掌握更多的工具和知识。
Java程序员转大数据职位的学习路线图：
第一步：分布式计算框架
掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;
第二步：算法和工具
学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。
第三步：数学
补充数学知识：高数、概率论和线代
第四步：项目实践
1)开源项目：tensorflow：Google的开源库，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;
2)参加数据竞赛：Kaggle和国内天池数据竞赛
3)通过企业实习获取项目经验
如果你仅仅是做大数据开发和运维，则可以跳过第二步和第三步，如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘，那么第三步也可以先跳过。
总结：
Java工程师可以更容易理解hadoop的框架和生态，很多大数据saas级产品也是Java开发的，因此Java基础是转行大数据的一个很好的起点。但大数据是一个更为宽广的领域，具有跨界知识和能力的人才会更受企业青睐。随着人工智能时代的到来，大数据将迎来黄金发展的10年，如果你已经做好准备，那么就立即开始行动吧！
学习大数据开发需要多久啊?
零基础学习者：从0开始，学习编程语言、Linux系统，再到大数据技术Hadoop、Spark等，一周学习5天，需要5个月左右；
程序员转行大数据：默认有扎实的编程语言基础，有一定的开发经验，转行学习大数据技术，一周学习5天，要3个月左右。
JAVA程序员转大数据要多久的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java后端可以转大数据吗、JAVA程序员转大数据要多久的信息别忘了在本站进行查找喔。