随着IT技术的进步，大数据已经成为了很热门的岗位，在企业中的应用也是很广泛的。而在大数据处理领域中，开发人员的角色显得尤为重要。那么，在盐城北大青鸟学校南京校区的大数据开发课程中，究竟有多难呢?
1.大数据的课程内容
盐城北大青鸟学校的大数据开发课程主要包括Hadoop、Hive、Spark等内容。其中，Hadoop是目前应用广泛的大数据处理框架之一，而Hive则是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop集群中，并提供类似于SQL的查询语言。而Spark则是一个快速而通用的集群计算系统，可以用来处理大规模数据。由于这些内容都是大数据处理中的核心知识点，因此课程设置相对较难。
2.学会大数据难不难
在大数据开发课程中，难度主要体现在两个方面：一是技术难度，二是实践难度。
技术难度方面，大数据处理涉及到的技术知识较为繁杂，需要学习的内容也比较多。例如，Hadoop的分布式文件系统、MapReduce编程模型、Hive的数据仓库设计等等，都需要开发人员有一定的技术基础才能掌握。
实践难度方面，大数据处理需要对海量数据进行处理和分析，因此需要进行大量的实践操作。而在实践中，不仅需要考虑到技术方面的问题，还需要考虑到数据的安全性、性能优化等因素。因此，大数据开发课程的实践难度相对较大。
针对大数据开发课程的难点，盐城北大青鸟学校会提供专业的师资力量，为学生提供技术指导和实践支持。其次，学校会设置一系列的实践课程或项目，让学生在实践中逐渐掌握技术知识和解决问题的能力。学校还会提供一系列的就业服务，帮助学生在毕业后更好地应对实际工作中的问题。