大資料庫編程怎麼樣

A. 大數據專業將來就是編程、敲代碼嗎前景怎麼樣

學大數據很不錯，就業前景廣闊！

但是有關大數據的崗位，通常都是有學歷要求的，一般是大專/本科起步。

大數據作為一項前沿互聯網技術，目前被各互聯網大廠的項目部門大量需求，如視頻推薦等。隨著鴻蒙系統的發布，物聯網時代將會催生更多大數據崗位。大數據技術在現在，以及可預見的將來，都是比較吃香的。

我國大數據發展整體上仍處於起步階段，雖然快速發展的格局基本形成，但是在數據開放共享、以大數據驅動發展等方面都需要大量的大數據專業人才。大數據是一門交叉學科，很多大學沒有為大數據單獨設置專業，主要有自學和報班學習兩種途徑。

大數據專業全稱數據科學與大數據技術，是2016年我國高校設置的本科專業。有32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。加上第一批成功申請該專業的北京大學、對外經濟貿易大學及中南大學，目前共有35所大學獲批開設大數據專業。

大數據（Bigdata）專業的學生不僅具備計算機編程、統計和數據挖掘等專業技能，還能夠將這些技能應用到自己所選領域中解決問題，比如應用到社會科學、自然科學和工程學領域。所以對於這項偏技術類的專業，你學大數據是一個很好的選擇。

大數據工程師待遇30~50萬之間。

你可以看到，在市場需求和人才供應的不均衡下，大數據人才問題日漸嚴峻。

人才緊缺帶來的最直觀的現象就是薪酬的提升。

目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的數據分析師的薪酬在30萬~50萬元之間，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬，成為各大互聯網和IT公司爭奪的對象。

因而甚至有觀點認為，大數據專業正在成為求職者進入大公司的捷徑。

綜上所述，大專學大數據是不錯的選擇，如果提升一下學歷和實力，今後的就業會很容易。所以，不要因為學校是大專院校就放棄學習，你只有在大學期間更努力，積累深厚的專業功底，才能在這個越來越卷的職場脫穎而出。

對於想進大廠的應屆畢業生，建議考一個阿里雲大數據ACP證書，市面上大數據相關的認證證書並不多，有含金量、能被市場認可的更少了，而阿里雲大數據ACP認證算是其中一個。它不僅能讓你的理論知識聯系實際應用，更能對你的求職起到助推作用，是你找工作的一個加分項。

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B. 編程這個專業怎麼樣

學編程還是很樂觀的，要不也不會有這么多人想要學習了，只是有一個大前提是，不管你學什麼怎麼學，都要把技術學的精深，因為專業越精深在這個行業里才能走的更遠。如果你學歷不高早早走上工作崗位的話，建議還是趁著年輕學編程改變生活狀態吧。我整理了相關問題，一起來看看吧!

1 計算機編程專業好就業嗎

數據顯示，計算機編程人才持續緊缺，編程人員工資水平一路走高，學計算機編程提上了日程，對於企業來說，為了人才的爭奪，會不惜一切代價提升各方面待遇，未來，計算機編程人才之爭或成為一種常態。

計算機編程人才相比其他的IT類人才，軟體工程師不僅薪資待遇高，坐在辦公室里不用出體力，而且職場生命周期長，新技術都是在基礎知識之上發展而成，懂得基礎就可以研發新的軟體功能。所以在職年齡越大，項目經驗就越豐富，就更加受用人單位的歡迎。

2計算機編程的就業方向

PHP程序員

Processor)是一種免費的強大的伺服器端腳本語言，主要目標是允PHP(Hypertext許網路開發人員快速編寫動態頁面，同時也被廣泛應用於其他領域，如web開發並可嵌入HTML 中去，受到Web開發者的歡迎。

PHP的語法利用了C、Java和Per1，易於學習。目前PHP的應用范圍已經相當廣泛，尤其是在網頁程式的開發上。

Python編程

Python是一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。由於具有豐富和強大的庫，又被稱為膠水語言，Python極其容易上手，主要源於Python有極其簡單的說明文檔

Python的應用領域分為系統編程，用戶圖形介面，Internet腳本，組件集成，資料庫編程，快速原型，數值計算和科學計算編程，游戲、圖像、人工智慧、XL、機器人編程

這些都是編程類目的，工作很有前景。

C. 大數據學習為什麼這么火熱

在互聯網時代，每抄天都有海量的數據信息產生，數據的處理變得越來越復雜，大數據或者數據工作者的崗位需求激增。一句話：前景好，薪資高

高校開辦「數據科學與大數據技術」專業，使大數據受到更多家長的關注，大數據也被越來越多的人重視。

「大數據」的發展已經上升為國家政策層面的戰略，各地也紛紛出台政策，支持大數據產業發展，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。

大數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。大數據的薪資相比其他行業高出許多，具備3~5年工作經驗的開發人員年薪都可以達到30~50萬元。

D. 學Python有前途么

Python（英語發音：/ˈpaɪθən/）, 是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。
Python是純粹的自由軟體， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協議 。
Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。
Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

Python優點
簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 。
速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。
免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。
可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。
解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。
運行程序的時候，連接/轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。
在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。
面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。
可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。
可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。
豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。
規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。

在精通C的前提下，學會應用python 很有好處；可你要是只會python 而對C一無所知，那當真沒多大用處。要知道，python的應用需要安裝python 平台，而python 平台的擴展模塊幾乎都是用C來實現的…………因為python 比較容易，如果是剛接觸編程，可以通過python 來入門，以後在學C等等，可這樣就算你會python 後，學C還是有難度。如果你先學會C，那再學python 就是信手拈來般簡單。

E. 大數據專業成熱門，該如何轉行做大數據分析師

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，很好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

F. 大數據從事於什麼工作

大數據從事的是開源工作，更傾向於「研發」，由於大數據屬新興領域，專業人才專比較缺屬乏，高端人才更是企業爭搶的對象。薪資上升容易，職業發展潛力巨大。

大數據職業發展的方向：大數據開發、數據分析挖掘

大數據開發

主要負責大數據的大數據挖掘，數據清洗的發展，數據建模工作。大數據數據開發工程師偏重建設和優化系統。

大數據分析師

一種偏向產品和運營，更加註重業務，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等；

另一種則更注重數據挖掘技術，門檻較高，需要扎實的演算法能力和代碼能力。同時薪資待遇也更好。