目前Java、Python、Scala、R等编程语言在大数据应用开发领域有比较广泛的应用，相关的开发案例也越来越多，所以初学者会有一个比较好的学习体验。对于初学者来说，如果基础比较薄弱，可以从Java开始学起，然后大数据平台可以从Hadoop开始学起。相对于大数据开发岗位来说，大数据分析岗位对于编程的要求要相对弱一些，但是也是需要具备一定编程能力的，尤其是采用机器学习的方式进行数据分析。
当然，大数据分析岗位的重点在于算法的设计，所以大数据分析岗位（算法岗）对于数学基础的要求比较高。另外，大数据分析岗位对于行业知识的要求也相对比较高。大数据运维岗位涉及到的细分岗位比较多，这些岗位对于编程的要求会比较少，但是掌握编程也能够在很大程度上提升工作效率。总之，在大数据领域不论是从事何种岗位，掌握编程知识都具有一定的必要性。
大数据云计算就业难度大不大？
作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。首先，当前大数据和云计算领域有大量的人才缺口，而且很多岗位的岗位附加值还相对比较高，随着工业互联网的发展，未来产业领域需要大量的大数据和云计算专业人才，所以当前选择学习大数据和云计算相关技术会有一个比较好的就业前景。虽然大数据和云计算领域相关人才的缺口比较大，但是相关岗位的从业门槛也相对比较高，一方面当前大数据相关技术尚处在落地应用的初期，所以行业领域更需要具有一定创新能力的高端人才，因此当前大数据方向的研究生有比较好的就业表现，其中大数据开发岗位更是如此，而大数据分析岗位对于人才层次的要求往往更高。
大数据在产业领域的应用场景非常多，但是大数据在全面落地应用之前，首先要完成云计算的普及，相对于大数据来说，云计算的岗位往往主要集中在IT互联网行业，比如大量基于云计算提供各种算力服务的云计算平台就需要很多专业人才，但是这些岗位对于从业者同样有较高的门槛要求。从技术体系结构上来说，大数据和云计算并不分家，但是二者的关注点还是不同的，云计算主要提供服务支撑，而大数据则主要完成数据的价值化，各自的价值空间都非常大。
从当前的技术发展趋势来看，云计算正在向智慧云和全栈云方向发展，这个过程同样需要大量的技术人才。最后，对于初学者来说，学习大数据和云计算一定要结合自身的知识结构来选择细分方向，同时一定要重视技术与场景的结合。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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