大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于朝阳java语言开发的问题，于是小编就整理了3个相关介绍朝阳Java语言开发的解答，让我们一起看看吧。
在北京学习J***a好就业吗？
应该比其他地方好。北京作为超一线城市，拥有大量的机会，尤其在it互联网这一块，在海淀区和朝阳区有很多这类型的公司，所以It从业人员在北京还是相当好找工作的。国内唯一能够和北京匹敌的城市就是上海。当然其他的城市比如武汉也有一定的机会，但相比北京上海还是差远了。
零基础学大数据现实吗？
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。
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
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。
随着大数据的发展，以及其[_a***_]范围的扩大，越来越多的公司开始着手部署大数据战略。市场需求的增长，岗位的增多，也导致了大数据相关人才出现了供不应求的状况，从而引发了一波大数据学习的浪潮。
涌入学习浪潮的开发者们，或多或少因为零碎、不成体系，以及数量相对有限的学习资料而止步不前。所以，播妞整理了一些了解、学习大数据必备的学习路径、网站、文章等***，希望对自学大数据的朋友们有所帮助。
这里还是要推荐下小编的大数据学习群:532218147，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2017最新的大数据资料和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。在不忙的时间我会给解答
相信，大多数朋友学习大数据的初衷，是因为大数据的前景以及诱人的薪资待遇。所以，在学习之前，播妞也给大家一些建议：
大家可以先了解一下关于大数据相关的岗位细分（例如，大数据工程师、算法挖掘、数据仓库、架构师等等），以及各个岗位需要掌握那些相对应的技能，并想清楚自己未来发展的方向，再开始着手针对岗位所需的技术进行学习与研究。
所谓知己知彼，才能更好的达成目标嘛。
那么，我们先从了解大数据概念开始吧！
一．大数据的概念
关于大数据的概念、应用场景以及价值，大家可以参考两个知乎问答。
不清楚你是想学大数据的什么内容。
如果你是想学大数据的分析能力，那么无论什么时候都不会晚，目前大数据除了做精妙算法外，其实还是有很多应用领域的工作，比如根据已有算法用代码实现。
你可以从python编程开始，逐渐深入学习使用，了解些数据库的相关知识，比如mysql,hadoop,hbase.等有了这些基础知识。我想就开启了大数据的大门。
谢邀
最近大数据也是非常火的，所以很多人都想去学习，我觉得你在去进行培训之前，需要先考虑几个问题。当你真的了解清楚之后，再去考虑需不需要去培训。很多培训机构在招人的时候，都会列举各种优秀的毕业生去哪家哪家企业工作了，年薪几十万啊。在面临这种情况的时候，千万要hold住，毕竟这些人不代表所有人。考虑清楚下面几个问题在做决定也不迟。不然到时候别花了钱，也没学到什么，最后还找不到工作。
一、了解培训机构大数据的方向
大数据相关的岗位很多，包括数据分析师、数据架构师、大数据工程师、数据仓库管理员、数据库管理员、商业分析员、数据库开发员、机器学习相关岗位等。岗位不同需要掌握的知识和学习的也不同，所以在培训之前一定要问清楚培训机构，学习的课程有哪些以及学习完之后的就业方向，看看是不是自己喜欢的方向。
二、思考自己是否适合这个岗位
在了解就业的方向和职责之后，接下来需要思考是否真的是自己喜欢的。可能很多人在培训之前也不会去考虑或者来不及考虑自己是否真的喜欢这个岗位，导致很多人在学习之后才发现自己根本不喜欢这个岗位，缺乏热情可能会阻碍你在这个方向上走的更远。最后可能只是浪费了时间和金钱。
写在最后的话，当你真的决定去参加培训之后，记得一定要多敲代码。可以自己买一些相关书籍和找一下相关的视频教程，利用空闲时间好好学习，这也是为你以后的程序员生活养成一个良好习惯。作为程序员，还是不要停止为自己充电，只有这样你才能走的更远。
学大数据就业发展如何？
在我国的高等学校本科专业中，和大数据直接相关的专业是计算机类中的数据科学与大数据技术专业，另外，数学大类中的数据计算与应用专业也与大数据有关。下面我谈谈数据科学与大数据专业。
数据科学与大数据技术专业是2015年备案新增本科专业。大数据应用的三个主要层面为数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘。
数据科学与大数据技术属于交叉学科，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***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）。
这个专业的毕业生可从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等方面的工作。
对于高校来说，开设“数据科学与大数据技术”专业，需要有多学科的专业积淀，需要有经验的师资队伍，更需要有行业背景；对于学生来说，该专业对数理统计、计算机科学的知识要求很高，数学基础不牢靠的学生需要慎重选择。
本专业将来的三个主要发展方向：
数据分析方向：这个方向必须读研，是否读博士因人而异。学习是以数学（特别是统计学）为主，编程为辅，另外还必须学习某个具体领域（生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等）的知识。将来的就业方向可以在金融、咨询、产业领域等从事数据研究，数据分析等。相对来说，本方向学历比工作经验重要。
数据开发方向：这个方向可以不读研究生，因人而异，最好不要读博士。学习内容以计算机编程为主，特别重要的是j***a、网络、数据库、算法等等。将来的就业方向通常在IT类的公司，从事大数据和数据相关的的平台以及数据工具的软件开发。这个方向相对来说，工作比学历重要。相当于纯粹的程序员工作。
数据科研方向：这个方向是纯科研，必须读完博士。这个方面需要非常喜欢数学，能够耐心做科研。
当然，也有其他的很多方向，老头也无法全部列举。对于你个人而言，走哪个方向，还要根据你自己的自身情况以及职业规划来确定。
到此，以上就是小编对于朝阳j***a语言开发的问题就介绍到这了，希望介绍关于朝阳j***a语言开发的3点解答对大家有用。
