云计算是不是很难学(云计算技术难度)

首先，大数据和云计算在技术架构上密切相关。两者都是基于分布式存储和分布式计算，但云计算注重服务，而大数据更注重数据的价值。两者在应用方面的区别非常明显。
初学者无论是选择学习云计算还是大数据，都应该根据自己的知识基础做出选择。虽然云计算和大数据的人才类型需求相对不同，但对云计算从业者的主要要求是：岗位往往集中在IT互联网行业，而大数据领域会更广阔。在工业互联网的推动下，未来很多传统行业也将需要大数据人才。
从学习难度来看，云计算和大数据都有很多学习切入点。不同知识基础的人都可以找到适合自己的学习切入点，所以入门并不是特别困难。总体而言，云计算对计算机、作和开发能力提出了较高的要求。初学者必须具备一定的实践技能。学习大数据需要一定的数学基础。大数据领域的发展起到了比较大的作用。
从就业角度来看，目前云计算、大数据领域的就业岗位较多。由于云计算岗位主要集中在IT互联网行业，因此云计算岗位往往具有较高的工作承诺。价值，但是对从业者的要求也比较高。相比云计算，大数据很多岗位的就业门槛相对较低，进入也相对容易。例如，数据清洗、数据呈现等岗位对从业人员的要求相对较低。
最后，无论是选择学习云计算还是大数据，都需要注重学习行业知识。未来，云计算、大数据的行业应用将带来大量就业机会。
我在互联网行业工作多年，目前教授计算机科学专业的研究生。我的研究重点是大数据和人工智能。我会继续写一些关于互联网技术的文章。感兴趣的朋友可以关注。我相信从中有所收获

显然，像大数据、云计算这样的高端专业，并不是任何人随便学习就能轻松学会的。

从理论上讲，大数据和云计算是不同层次的东西，云计算研究计算问题，大数据研究海量数据处理问题，而海量MGE仍然属于计算问题的研究范围。从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域：从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是实现大数据的工具之一。
大数据和云计算是商业和会计。很多技术又细分，比如：大数据存储、大数据获取、分析、云平台搭建、性能调优、维护等。另外，除了技术线，当然还有产品经理；策划、运营等职位。
大数据技术是利用低成本、快速采集、处​​理和分析技术从各种超大规模数据中提取价值的新一代技术和架构。
关于大数据你应该了解什么？
大数据学习内容可以分为几大部分，分布式计算与查询、分布式调度与管理、持久化存储、大数据通用编程语言等。每个主题下都有几个主题。种族开源工具。
这是对数据有深入了解的门槛，但它并不像很多人说的那样需要数学和统计学基础（这些基础需要大量分析）。学习大数据经常用来谈大数据开发（大学学历学习/>②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、基础编程规模；
④Python掌握基础使用，使用核心库，爬取Python，简单分析，了解Python机器学习；从远处看，数千台计算机和服务器连接起来，形成一个计算云。
对于初学者来说，是否想学云计算还是大数据，他们必须在自己的基础知识上做出选择，虽然云计算和大数据对各类人才的需求不同，但云计算、医疗的主要岗位往往集中在互联网IT行业，而云计算、大数据的主要岗位往往集中在互联网IT行业。大数据的领域将更加广阔。在工业互联网的推动下，未来大量的传统行业也将需要大量的人才。
从学习难度来看，云计算和大数据有很多学习点：不同知识基础的人都可以找到匹配的学习点，所以入门并不难。从广义上讲，云计算对计算机、作和开发能力要求较高，初学者要有一定的动手实践能力，学习大数据需要一定的数学基础。大数据领域的发展发挥着比较重要的作用。
从就业角度来看，目前云计算、大数据领域的岗位较多，由于云计算岗位大多集中在互联网IT行业，因此云计算往往具有较大的岗位附着力。价值，但医疗要求也比较高。与云计算相比，大数据领域很多岗位的就业门槛相对较低，进入也比较容易，比如数据清洗、数据呈现等岗位对从业人员的要求相对较低。
相对大数据更加成熟，有更广泛的使用机会。下面详细谈谈对大数据的期待：
1、家政策有力，大数据加速发展，产业规模不断增大。
2.大数据覆盖了整个行业，未来还会在细分领域进一步拓展，也将提供更多机会。
3.大数据行业人才稀缺，目前人才缺口达百万+
4、大数据行业薪资普遍较高。15-20k
所以，大数据的希望还是蛮有希望的。