大数据专业需要学编程吗？

这是一个非常好的问题，作为一名大数据领域的教育工作者，我来一下。

首先，大数据专业方向不论是本科教育还是研究生教育，学生都需要具有扎实的编程基础，因为不论是从事大数据分析岗位、大数据开发岗位，还是大数据运维岗位，都需要具有程序设计能力。

大数据专业是一个典型的交叉学科，其中主要学科涉及到数学、统计学和计算机三大块，还包括经济学、社会学等辅助学科，所以学习大数据专业还是比较辛苦的，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高。

对于大数据专业的本科生来说，计算机知识的学习是非常重要的，包括操作系统、数据库、编程语言、算法设计和大数据平台等内容，其中编程语言是一个学习的重点。目前在大数据领域应用比较多的编程语言包括Java、Python、Scala和R等，其中大数据分析方向可以重点关注一下Python和R语言，而大数据开发方向可以重点关注一下Java语言。

从当前大数据领域的就业情况来看，大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，不少大数据方向的研究生也会放弃算法岗位转向从事大数据开发岗位，而要想从事大数据开发岗位则一定要有较强的程序设计能力。

需要，编程技术是学习大数据的基石。

只有学习好了编程才能够顺利进行大数据专业的学习。

大数据属于计算机领域的一个分支，无论从什么方面讲编程是计算机专业的最最基本的技能，c/c++/python/matlab等语言至少得会一样。

以优就业的课程为例，优就业的课程不包含就业指导有5个阶段。下面小U来详细的说下大数据培训每个阶段都需要学习什么内容。

第一阶段为Java基础，主要讲了Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性等这些基础知识，这一阶段主要是为没有基础的人打基础。

第二阶段为JavaEE核心，主要讲了前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git等知识点，这一步主要帮助学员进一步学习Java开发技术，掌握一定的Java框架技术。

第三阶段为Hadoop生态体系，主要讲Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台等技术。

第四阶段为Spark生态体系，主要会讲Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink等知识点。

需要，编程是基础

如果不学一门编程语言，你就不能和计算机对话，就没有办法让计算机来处理数据，也就不能证明你的想法和算法的有效性和准确性。

入门大数据为什么要从编程开始

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编程，是最最最基本的了[打脸]