大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于心理疾病bdp的问题，于是小编就整理了1个相关介绍心理疾病bdp的解答，让我们一起看看吧。
零基础学大数据现实吗？
零基础学习大数据技术还是比较靠谱的，学习这件事情况对于任何人来说都是比较靠谱的一件事情。至于现不现实这个还要根据你个人的情况进行分析，你选择学习大数据的目的是什么。如果是为了就业找工作的话，那么你必须要有大专以上的学历，并且年龄也不能太小也不能太大，最好是在20-30岁之间。
如果，这些基础的条件都不能够达到的话，那么零基础学习大数据是不太现实的一件事情，毕竟学习是为了实现就业的。
如果，你只是为了个人的兴趣爱好的话，那就无所谓了。零基础学习也是很现实的一件事情，毕竟每一个知识体系的学习都是需要从零开始。
当然，如果满足基础条件的话，学习基本上的没有问题的，现在市面上专业的大数据培训机构大多数设置的课程都是针对零基础的学员的。所以，大家也不用担心自己零基础学不懂，只要课上认真的跟着老师去学习，不懂的及时提问，课下和同学多加交流，努力去学习，基本上通过半年的大数据培训学习就可以达到自己想要的效果。
大家都在说靠谱，我想换个角度回答一下你的问题。如果你作为一个爱好，完全没问题，闲暇之余，去学一些这方面的知识或者操作，那非常好，总比浪费时间在其他上面更好，在学习的同时还可以紧跟上时代。
但是，如果你想学习这个最后找工作，我希望你慎重考虑。第一，如果你是计算机专业的，不管毕业与否，自学这个，比较好入门，并且以后找工作也算是专业对口。
第二，如果你不是计算机专业，并且已经大学毕业了，自学就很费劲了，也更费时间，你没有一个详细的学习规划简直太浪费时间精力，最好是能报个班，有个系统的学习规划要比一个人在家里啃书自学强的多。抢时间非常重要，你要知道晚一天，有可能工作岗位就少一个，你如果还在自学上浪费时间，等你自学出来了，专业培训出来的人才已经遍地跑了，自学和系统学习，如果你是HR，你选哪个？
第三，如果你确信自己有能力，也可以真正坚持下去，我支持你，也希望你真的能够成功，但是如果你对自己的学习能力不自信，还想要抓住这个机会，那最好报一个专业培训班，越早学成机会越多。
如果没有任何基础的话，至少得半年差不多，作为一门交叉复合型学科，大数据学习内容庞杂，不同就业f方向，学习内容不同，但大多数人只要是认真学了的效果都不会太糟糕，还是比较好的，这就更学生的自身还有老师有很大关系了，所以需要自己慎重选择，所以想要学好大数据是需要很多时间跟精力的。其实想要学好大数据掌握以下几点还是能胜任大数据的工作的：第一就是 要产生兴趣，不管是自学还是培训机构学习，学习掌握的程度是你对他有没有深入的揣摩，跟理解。如果是在培训结构就还好，有老师解答，遇到的问题都可以解答。
我也是零基础学习大数据吧，只要你对它感兴趣，还可以吃苦耐劳，一定可以学的会，加油吧，我当时找工作时，找了好久，因为这个行业要求学历高，不要硕士就是研究生，挥着985高校，211高校的，一本以上。不过你有工作经验了肯定就好找啦。我大概给你说一下我的学习经历吧。
我刚开始学习接触编程时，是接触的C语言，然后是C++，后来就是J***a。当我第一次接触J***a时，就深深地爱上了它，因为它简单，易懂。之后接触J***aWeb，开始学些开发后端的技术。那时大数据也比较火热，再加上自己本身就是数学出生，大数据对我来说就是一个很好的选择啦。
慢慢地我就开始接触大数据，从J***aSE学起，接着学习Linux系统，其中Linux中有CentOS和ubuntu，这两者个人觉得都好用。接着学习地就是Hadoop，它包括两大块HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算框架），虽说MapReduce现在
用的少了，但是学习它之后，对你以后学习更好的并行计算框架来说有很多的好处。接着就可以学习数据仓库Hive，Hive的底层实现其实就是MapReduce，它使用的SQL语言叫做HQL，之前学过MySQL数据库的话，很容易上手，但是想更深的了解Hive的话，还需学习MapReduce，Hive它用于OLAP，不支持事务性。接着再学习HBase面向列族的分布式数据库，它支持事务操作，但是在实践中个人感觉不太好使。它是架在Hadoop之上的数据库，适用于随机访问，实时读写。然而有了大量的数据之后，如何更好的把来源不同的数据导入到自己想要用的数据库中呢，可以使用Sqoop，个人认为它简单好用，方便。
接下来就可以学习Flume，它是一个分布式的收集日志的框架，可以处理很多种类型的文件。接着就学习Kafka，它是一个消息发布订阅实时处理系统。具有高吞吐量的能力。接着可以学习Strom ，实时的流计算框架。可以高速的攫取数据，可以执行各种数据的并行计算。接下来就可以学习Spark，Spark由SparkSQL、Spark Streaming、MLlib、Graph等组成，可以解决Batch Processing、Stream Processing、Ad-hocQuery（即席查询）等三大核心问题。Spark确实相比于MapReduce来说要快很多，毕竟它是基于内存计算的框架。
接下来还可以学习数据分析，数据挖掘，机器学习等相关的知识。
现在我就开始解读一下什么是大数据？
大数据顾名思义就是数据量很大,大到什么级别吗？它不是几兆，不是几个GB,而是几百GB,几个TB,几个PB，达到传统的数据库根本承受不了，现在一般都是用Hadoop技术，Hive技术，Spark技术等处理。
那么大数据的特征有哪些呢？有4点
到此，以上就是小编对于心理疾病bdp的问题就介绍到这了，希望介绍关于心理疾病bdp的1点解答对大家有用。
