大数据开发可以简单地划分为两类，一类是大数据平台开发，另一类是大数据应用开发，当前大厂的岗位多集中在大数据平台开发岗位上，随着大数据逐渐开始落地应用，未来大数据应用开发岗位的人才需求量会逐渐增加。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。
1、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，我来回答一下。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，大数据本科生学习编程知识需要关注三方面内容，其一是尽量制定全栈开发学习路线，这一点在大数据时代还是比较重要的；其二是重视大数据平台知识的学习，基于大数据平台进行的应用级开发将是本科生工作的重点内容；其三是重视实践经验的积累，尤其是行业知识的积累，这对于就业有比较直接的帮助。
2、零基础能不能学大数据？大数据开发好学吗？
随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向，大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。
大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析和呈现几个方面，相对来说数据整理更容易上手一些，也比较适合基础比较薄弱人，另外数据呈现也比较适合作为入门阶段的学习内容，对于数据整理和数据呈现两个岗位的从业者来说，需要重点掌握两方面的技术，分别是数据库和编程语言，通常情况下都是从Mysql和Python开始学起。
数据整理需要使用大量的Sql语句，通过反复的梳理最终整理出一个规范的格式，而数据呈现则需要通过Python来完成，当然一些规范化的输出也可以采用各种BI工具来完成，如果做数据存储和数据分析的工作，那么就需要一定的基础了，这个基础就是计算机基础、数学基础和统计学基础，这三个学科共同组成了大数据的研发基础。
当然，如果从计算机基础开始学起也是可以的，只是这个过程可能比较漫长，对于职场人来说一定要慎重选择，大数据开发需要学习的内容比较多，而且也有一定的难度，所以大数据开发不算好学，但是如果有大块的时间和系统的学习计划，也是可以入门大数据开发的。通常情况下，大数据开发需要掌握几个大块的内容，包括编程语言、算法、大数据平台以及与平台关联的各种工具，
3、大数据开发可以自学吗？有哪些需要注意的地方？
随着大数据平台的逐渐成熟，大数据在落地应用的过程中会逐渐释放出大量的人才需求，对于普通职场人来说，掌握大数据开发技术也会在一定程度上拓展自己的发展渠道。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的，目前大型科技公司对于大数据开发人才的需求量也比较大，而且招聘更多集中在研发岗位上，主要以从事大数据平台开发为主。
