大數據需要學編程嗎？

這是一個非常好的問題，也是很多大數據初學者比較關心的問題之一，作為一名大數據從業者，我來回答一下。

首先，當前的大數據技術體系已經非常龐大了，涉及到數據的采集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，對應的崗位包括大數據運維、大數據開發、大數據分析等，不同的崗位需要掌握不同的技術，所以初學者在學習大數據的時候，應該根據自身的知識結構和能力特點來選擇一個學習方向。

從大數據領域涉及到的崗位來看，大數據開發對于編程能力的要求比較高，所以如果要從事大數據開發崗位，應該重點掌握一下編程知識。目前大數據開發分為兩大類崗位方向，其一是大數據平臺開發，其二是大數據應用開發，大數據平臺開發主要致力于大數據平臺的搭建，而大數據應用開發則致力于大數據的行業應用。

大數據平臺開發對于從業者的技術要求比較高，需要具備豐富的開發經驗，同時也要有較強的研發能力，近兩年不少大數據方向的研究生比較愿意從事這一類崗位。大數據平臺開發崗位往往集中在大型科技（互聯網）公司，在產業互聯網時代，大型科技公司會把大數據平臺、物聯網平臺和人工智能平臺等，作為重點的戰略布局，在人才需求量上也會比較大。

從崗位附加值上來看，大數據平臺開發崗位的附加值還是比較高的，不僅體現在較高的薪資待遇方面，同時也會有廣闊的發展空間。按照傳統的崗位級別來劃分，大數據平臺開發類崗位往往屬于研發級崗位，職業生命周期也會相對比較長。對于初學者來說，如果自身的知識結構比較健全，數學基礎比較好，而且有一定的場景支撐（數據中心），那么完全可以走大數據平臺研發路線。對于沒有開發場景支撐的初級程序員來說，通過讀研來走向大數據平臺開發崗位，往往是比較現實的選擇。

相對于大數據平臺開發崗位來說，大數據應用開發崗位的技術門檻要相對低一些，主要的開發任務是基于大數據平臺來展開。目前Java、Python、Scala、R等編程語言在大數據應用開發領域有比較廣泛的應用，相關的開發案例也越來越多，所以初學者會有一個比較好的學習體驗。對于初學者來說，如果基礎比較薄弱，可以從Java開始學起，然后大數據平臺可以從Hadoop開始學起。

相對于大數據開發崗位來說，大數據分析崗位對于編程的要求要相對弱一些，但是也是需要具備一定編程能力的，尤其是采用機器學習的方式進行數據分析。當然，大數據分析崗位的重點在于算法的設計，所以大數據分析崗位（算法崗）對于數學基礎的要求比較高。另外，大數據分析崗位對于行業知識的要求也相對比較高。

大數據運維崗位涉及到的細分崗位比較多，這些崗位對于編程的要求會比較少，但是掌握編程也能夠在很大程度上提升工作效率。

總之，在大數據領域不論是從事何種崗位，掌握編程知識都具有一定的必要性。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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