零基础学IT 需要多长时间？是从什么入手好？最后可以有学会吗？

IT行业并不是一个很看重学历的行业，更重要的是看技术的行业。但是从事大数据相关的工作要求是需要学历的，但是刚初中毕业就要学it技术这是存在很大难度的，远超于中考和高考。编程对数学计算逻辑要求高，但是要求的不深。主要是强调的编程的逻辑和思维，实际上有初中数学水平就够了。

当前进入IT互联网行业发展是没有问题的，发展机会也会比较多，但是一定要结合自身的实际情况做出选择，包括年龄因素、能力特点和知识结构等等。对于非科班出身的初学者来说，如果决定转行IT行业，要结合自身的知识基础、能力特点和发展规划，来选择不同的学习方式。如果零基础，全日制学习（培训班），一般是4-6个月，时间太短应该学不会。还有长期的，时间是2年。另外还要看你是什么时间学，业余学习还是全日制学习，业余学习的话时间久一些。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。

一、 第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)

1 难易程度：一颗星

2 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等

4 描述如下：

从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。

二、 第二阶段：JavaSE+JavaWeb

1 难易程度：两颗星

2 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句 *** 作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式

4 描述如下：

称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计

与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。

三、 第三阶段：前端框架

1 难易程序：两星

2 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时

3 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk80新特性、SVN、Maven、easyui

4 描述如下：

前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。

四、 第四阶段：企业级开发框架

1 难易程序：三颗星

2 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离

4 描述如下：

如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。

五、 第五阶段： 初识大数据

1 难易程度：三颗星

2 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java *** 作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)

4 描述如下：

该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。

(你问我什么是集群好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢 是不是叫人群啊!)

那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。

六、 第六阶段：大数据数据库

1 难易程度：四颗星

2 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java *** 作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)

4 描述如下：

该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。

怎么简化呢在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。

总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询

七、 第七阶段：实时数据采集

1 难易程序：四颗星

2 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化

4 描述如下：

前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。

举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别

八、 第八阶段：SPARK数据分析

1 难易程序：五颗星

2 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)

3 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性

4 描述如下：

同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。

在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。

比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

IT所包含的专业非常多，需要学习的时间也不一样的，像人工智能、软件开发、ui设计、Java等，一般是有很多培训班的，零基础的小白在专业的机构学习6个月可以掌握基本的技能，但是如果是说像人工智能这种，本身对于计算机的基础要求就相对会高一点，学习的话，就可能需要更长的时间。如果想学习IT，不如选择千锋教育，性价比远远高出其他培训机构，。

对于新手来说，在刚开始学习的时候很容易迷失在庞杂的IT基础知识里面，当时要知道，知道才是开始，实践是最重要的。所以在学习的时候，应该理论和实践一起学习，在实践中践行和补足理论，如果对一些原理不清楚但是也不影响实践的话，可以不必在理论上花太多时间。千锋教育在北京、深圳、上海、广州、成都、武汉、杭州等一二线城市建立分校，有数十万名学员受益于千锋教育组织的技术研讨会。

大数据目前人才紧缺，就业率高。大数据一般要学3到6个月，如需大数据培训，推荐选择达内教育。

随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中越发重要，大数据技术可以通过在企业积累数据提供客观的分析结果，为管理者提供决策辅助，或对现有的数据，通过挖掘分析找到数据之间的规律，为公司发现业务问题和战略布局规划起到关键作用。大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，对口工作大致如下：

方向1：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等；

方向2：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等；

方向3：大数据运维师等。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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参加大数据培训的方式不同，时间也不同。如需大数据培训推荐选择达内教育，该机构与多家企业签订人才培养协议，全面助力学员更好就业。

1、报班。报班学习大数据一般在2-6个月左右，有专业的老师引导着学习会更系统一些，可以直接从老师身上听取经验，这样对自己也会更便捷一些。参加培训班最主要的是让自己的知识更系统化，不然将来东西越学越多，基础不扎实的话，容易出混乱的情况。

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Java学习多长时间可以精通目前Java里面就业率较高的是JavaEE方向，所以就以JavaEE方向来说，有基础的话几个月时间就能达到找份好工作的水平。而针对零基础的同学，尤其是高中学历的学生的话，就需要长期系统的学习了，一般高中生的话学习一年多时间即可获得丰富开发经验，满足企业需要。

Java学习多长时间可以精通下面IT培训来细说一下每个知识段需要的时间。

1JavaSE，即平时常说的Java基础，无论你将来打算从事JavaEE、安卓或者是大数据，JavaSE的知识一定要掌握，只有掌握了这方面的知识，才能继续学习后面的内容。学习时间大概1个月左右，零基础大概15个月。

2数据库，无论是哪种编程语言，都离不开跟数据库打交道，数据库的学习时间大概是10天左右。

3web方面的知识，这里面包括HTML、CSS、JavaScript、servlet、JSP等知识，知识点比较多，学习起来大概需要1个月左右。零基础的大概15个月。

4框架和其他JavaEE方面的知识，这块内容就更多了，也算是学习Java的最后一个阶段(Java相关技术很多，这里最后一个阶段指的是可以去找工作的状态，在参加工作后，还需要不断的学习来提高自身的竞争力)。这块要学习中间再做个小项目，需要2个月左右的时间。

以上就是学习JavaEE方向所需要的时间和知识点，学习时只能一步一个脚印，不要妄想一口吞个胖子，必须踏踏实实的学习，如果你觉着自学又困难的话可以报名参加Java培训，这样有老师指导，同学帮助，学习效率一定会大大增加。

大数据相对来说还是有一定的难度的，学大数据面授班的时间大约半年，大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

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