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大数据是不是特别难学，都要学哪些内容，有知道的吗？
大数据专业难度较大，建议本科毕业后再学，主要课程内容包括6大模块：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
个人整理的大数据视频课
你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。
北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍
「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地图
最近受江苏疫情影响，好多小伙伴都居家办公咯！为了密切关注疫情动态，最近写了爬取疫情分布的脚本，参考上篇链接。
既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据，那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢？
Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
简单来说，pyecharts具有以下特性：
3. Pyecharts 安装
使用pip进行安装如下：
因为我们需要使用pycharts绘制地图，此时我们还需要安装相应的地图文件包：
其中：
echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图
echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图
echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图
安装完上述绘制地图相关的python包后，我们接下来开始画疫情分布地图。
首先，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：
上述代码解释如下：
运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下：
当鼠标移动到对应区域后，会显示出对应地级市今日新增人数。
上述脚本虽然可以实现我们的功能，但是颜色灰灰的，太过于单调，接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下：
代码解释如下：
运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_new.html,用浏览器打开后结果如下：
同理我们可以得到现有确诊人数分布如下：
进而我们可以得到累计确诊人数分布如下：
深圳那里可以查看疫情轨迹
1、打开手机上的高德地图app，点击首页搜索框，进入搜索页面。
2、搜索服务疫情地图打开新冠肺炎疫情地点地图。
3、然后可以进入疫情地图，查看最新疫情实时数据地图，通过日期提醒查看数据采集日期。
4、不同时间的新冠肺炎患者可以在左侧切换，根据相应的颜色在地图上找到分布位置。
5、点击左上角的城市，可以找到最新的疫情城市和地点。
如何查看疫情风险地区地图
1.打开高德地图app，找到首页底部或顶部的【搜索框】，点击搜索即可找到内容。
2.在搜索框输入【疫情地图】服务，点击【搜索】直接跳转到疫情地图。
3.在疫情地图的上方，你可以看到所有数据的获取和更新时间，你可以在地图上看到你所在城市的疫情发生地。
4.通过左边新的疫点时间和对应的彩色图标，在地图上识别出对应的疫点。
查看疫情风险区域的方法可以通过打开中央人民政府官方网站实现。打开中央人民政府官方网站，点击服务下的便民服务。然后点击疫情防控下的风险等级查询，选择要查看的区域，即可看到具体信息。
