專科學大數據知乎

Ⅰ 專科生學大數據合適嗎

大數據專業就業前景
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。
根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

Ⅱ 大專畢業學大數據前途怎麼樣

從當前的技術發展趨勢、行業發展趨勢和社會發展趨勢來看，大數據領域的發展前景都是非常廣闊的，大數據本身也會開辟出一個巨大的價值空間，從而創造出新的產業生態，這個過程也必然會釋放出大量的就業崗位。但是隨著各方面對大數據的重視，大數據在更多行業的落地應用也在加快，一方面對大數據人才數量提出了要求，另一方面對大數據人才的專業技能也提出了要求。

一、學歷

首先，大數據學習的學歷最低要求是大專，所以大專學歷滿足了大數據的基本要求，但是，大專是大數據的最低要求，只能去一些比較小的公司就業，如果要想有更廣闊的發展，進大廠，提升學歷也是非常重要的一件事情。大數據本身前途就非常不錯，專科畢業從事大數據也是非常有前途的，只是提升學歷會有更廣闊的前途，

二、就業方向及崗位

眾所周知大數據的方向主要分三個：1、大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；3、大數據運維和雲計算方向：涉及的崗位諸如大數據運維工程師等。

由此可見，大數據的就業崗位是非常多的，而且三個方向只要精通一門，就能取得非常不錯的成績。在這其中，數據挖掘，數據分析這一塊算是容易上手，也是人才缺口最大的。很多大型的企業都會藉助一些BI工具，來協助進行數據分析。而大數據分析師，就是需要熟練操作運用這些BI工具，將數據的價值最大化。

三、薪資

it行業是一個高薪行業，想必大家都是知道的，大數據則是it行業的"新寵",所以大數據也是一個高薪工作，從成都大數據行業薪資統計來看，平均工資在10k左右，北上廣就更不用說了。

綜上，大數據不管是從就業崗位還是薪資來看，未來的前景都是不錯的，並且大數據也是一個非常注重經驗的行業，你的經驗越多越豐富就越吃香，可以發展的職業生涯也就越長，自我價值也就越大。但是對於專科來講，一定要努力學習，因為專科對於這個行業來講，優勢不大，因為這只是能夠入門而已，如果不努力學習，過於放鬆，很有可能被淘汰，但是努力提升自己前途就說非常大的，所以，專科畢業學習大數據也是非常有前途的，但是要自己多加努力！

Ⅲ 專科千萬不要學大數據為什麼 前景好不好

專科學大數據技術當然有用，和本科學大數據一樣有用，不分伯仲。我們現代人的生活處處都離不開互聯網，處處離不開大數據和雲計算，專科學習大數據技術怎麼會是沒用的呢?共計已有上百所專科院校設立了大數據專業。倘若大數據技術沒用，教育部又怎麼可能批准這個專業通過呢?

專科千萬別學大數據是真的嗎

不是的，所謂的「千逗純納萬別學某某專業」都是些不實或偏激的言論。

眾所周知專科院校一般更看重對學生職業技能的培養，簡單來說，教學是要為了就業做准備的。那麼判斷專科的一門專業有沒有必要學，看它的市場佔有率就足以說明問題了。

數據是實現智能的基礎，人們用大數據來描述信息爆炸時代產生的海量數據，隨即職場對大數據人才也更加求賢若渴。看一看各大招聘平台發布的招聘信息就知道，無論是不是互聯網行業，60%以上的公司都在招大數據人才。

這時候可能又會有人拿學歷出來說事了，覺得專科學歷就是不如本科、專科學大數據找不到工作等等，那就大錯特錯了。

參加過春招、秋招等招聘會的同學們就會明白學歷高低不能決定一切，就算學歷再山沒高，假如他在崗位上不會做事，也會面臨被辭退的風險。相比之下，在校時廣泛參與過大數據技術職業技能培訓的專科生反而更具競爭優勢。

更何況，和傳統的技術崗位相比，新興的褲返大數據專業相關職位，如程序開發、運營維護、數據分析等，不論在哪個經驗階段的薪資都遠超其他職業。一個剛畢業的應屆生進入人工智慧和大數據行業後，平均可拿8k，而移動開發則只有6k。不過可惜的是，市場中專業的大數據人才依然很稀缺，大部分任職者都是從計算機技術崗位轉過去的。

專科學大數據就業前景好嗎

首先，專科選擇大數據專業是順應時代發展的選擇，隨著大數據技術的落地應用，行業領域內(IT行業和傳統行業)會釋放出大量的技能型人才需求，因此專科學習大數據專業也會有一個比較好的就業前景。

雖然大數據領域的就業前景比較好，但是目前大數據技術依然處在落地應用的初期，大量的技能型崗位依然沒有得到充分地釋放。目前大數據領域在人才需求上依然以研發型人才為主，此時對於大數據專業的本科生和專科生來說，如果想提升未來的職場競爭力，需要注重以下內容：

注重編程能力的培養。程序設計是大數據專業必須掌握的重要內容之一，一方面大數據開發需要使用到編程語言，另一方面大數據分析也離不開編程語言，而掌握編程語言也能夠明顯提升自身的崗位適應能力，除了可以從事大數據相關崗位之外，也可以從事傳統的程序開發崗位，這一點對於當前學習大數據專業的學生來說還是比較重要的。

Ⅳ 學大數據需要什麼條件

作者：加米穀大數據老師
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來源：知乎
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目前大多數的招聘企業，對於大數據人才要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是理工科相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。大數據學習沒有你想像的那麼困難，零基礎也是可以學習的。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，數據分析偏向應用層面，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下面我們結合大數據開發和數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
下面是大數據開發的課程內容：
階段一：靜態網頁基礎（主要學習HTML和CSS）
階段二：javaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應用
階段四：javaEE
階段五：linux和Hadoop
階段六：大數據資料庫
階段七：實時數據採集
階段八：Spark數據分析
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。
數據分析的課程內容：
階段一：Mysql
階段二：Python開發基礎
階段三：Python高階編程
階段四：數據分析基礎知識
階段五：數據挖掘
階段六：機器學習
階段七：業務分析
階段八：項目實戰（挖掘和業務分析）
階段九：大數據分析
數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，數據分析需要掌握的基礎有：資料庫、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。

Ⅳ 專科適合學大數據嗎

專科學什麼專業更汪返適合，更主要取決於你個人的情況是否適合。

大數據這個專陸爛業，其實我個人覺得他既不屬於理工科，反而屬於文科。

如果是統招專科，建議你可以報一個文科或者是理工科專業。

如果是男生的話，比如說像工程專業可能會更好，至少不用擔心將來會失業。

如果是女生的話，一般像師范專業，管理專業可困悉飢能會更好。

打字不容易，麻煩您採納，謝謝

Ⅵ 專科千萬別學大數據專科的大數據技術有用嗎

大數據是近兩年的熱門專業，在本科、專科中都有相關專業，有不少同學關心大專學大數據專業有用嗎，以及專科大數據好就業嗎。本文將介紹專科大數據專業就業前景，以及專科千萬別學大數據是真的嗎

設想一個場景：沒有搜索過任何關鍵詞，網頁就把符合你需求的商品推送到了你瀏覽的頁面中——老師相信很多人都有過類似的體驗，這背後就歸功於大數據技術。而且近兩年，人工智慧正在一點點滲入生活的角角落落，天貓精靈、小愛同學等也是大數據的產物。如此看來，大數據不僅有用，而且為我們的生活帶來了極大的便利。

總之，要報考專科專業的同學們最好是依據自己的興趣愛好，結合戰略眼光去觀察學科所處行業的發展趨勢，大數據專業就是一個很不錯的選擇。

Ⅶ 大專生適合學大數據嗎

大專生適合學大數據。大數據的趨勢如下：

1、數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

2、與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

3、科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

4、數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

5、數據泄露泛濫

未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。

在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。

6、數據管理成為核心競爭力

數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。

數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關；此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。

7、數據質量是BI（商業智能）成功的關鍵

採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。

8、數據生態系統復合化程度加強

大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。

這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分；系統機制的調整，也就是商業模式的創新；系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。

大數據促進發展

國家發展改革委有關專家表示，大數據綜合試驗區建設不是簡單的建產業園、建數據中心、建雲平台等，而是要充分依託已有的設施資源，把現有的利用好，把新建的規劃好，避免造成空間資源的浪費和損失。

探索大數據應用新的模式，圍繞有數據、用數據、管數據，開展先行先試，更好地服務國家大數據發展戰略。2016年3月17日，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布，其中第二十七章「實施國家大數據戰略」提出把大數據作為基礎性戰略資源。

全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新；具體包括：加快政府數據開放共享、促進大數據產業健康發展。

Ⅷ 大數據學習有什麼要求

從通常的情況下來講，要求大數據學習最好是理工科基礎，數學比較好，然後邏輯思維比較強。但是這些都是從比較官方的角度來進行闡述的，最重要的是你需要對它有濃厚的興趣有強烈的好奇心。
從現在企業的要求來看，至少要專科以上的學歷，並且熟悉JAVA、Hadoop、HBase、Flink等等編程語言以及系統。大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要一段時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。除此之外，學習大數據開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：大數據基礎知識、大數據平台知識、大數據場景應用，大數據基礎知識有三個主要部分：數學、統計學和計算機；大數據平台知識：是大數據開發的基礎，往往以搭建Hadoop、Spark平台為主。
除此之外，你可以打開招聘軟體，看看各大企業具體的用人要求，你可以根據企業的用人要求來針對性的提升技術。

Ⅸ 大專生學大數據怎麼樣

大數據專業語言主要以java、python為主，課程知識點多，難度大，入職門檻高，建議年滿20周歲，本科學歷再學！大專生在找工作時競爭力較弱！

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。我也可以給你全套大數據視頻課資料自學，祝你學有所成，望採納。

北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍

Ⅹ 專科千萬不要學大數據真的嗎 好找工作嗎

「數據科學與大數據技術」專業是近幾年才設立的專業，一些人說專科不要學數據科學與大數據，是因為數磨豎據科學與大數據比較難學。但是大數據專業就業前景十分廣闊，人才嚴重短缺，迫使企業不斷降低工作經驗門檻，甚至不惜從零培養人才，所以還是值得各位專科生學的。

大數據專科生好找工作嗎

因為大數據是IT行業中比較炙熱的項目，現在各個用人單位對於大數據相關的人才需求量特別的大。相關統計數據顯示，未來3~5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。所以相比其他崗位的飽和狀態而言，大數據處於藍海，學習大數據相關知識就能夠趕上大數據的熱潮，滿足當下各個用人單位的崗位需求。

其次是因為大數據人才缺口大，各個用人單位對於大數據相關崗位的員工薪資待遇都比培伍其他崗位要理想一些。

我們以大數據開發工程師來做一個參照，從專科生就業數據來看，大數據工程師在8K以下薪資的專科學生只佔了2%，其他學員畢業工作一年後起薪全部超過8K，薪資在1W以上的專科生為大多數。

重視大數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要配游或分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類。

大數據專科生找什麼工作

(1)大數據系統研發工程師：適合學大數據的專科生就職。主要負責大數據系統研發工作，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫架構設計以及資料庫詳細設計、優化資料庫構架、解決資料庫中心建設設計問題。他們還負責集群的日常運作、系統的監測和配置、Hadoop與其他系統的集成。

(2)大數據應用開發工程師：負責搭建大數據應用平台、開發分析應用程序。他們熟悉工具或演算法、編程、包裝、優化或者部署不同的MapRece事務。他們以大數據技術為核心，研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。

(3)大數據分析師：適合學大數據的專科生就職。主要負責運用演算法來解決分析問題，並且從事大數據挖掘工作。他們最大的本事就是能夠讓數據道出真相;此外，他們還擁有某個領域的專長，幫助開發數據產品，推動數據解決方案的不斷更新。

(4)數據可視化工程師：具備良好的溝通能力與團隊精神，責任心強，擁有優秀的解決問題的能力。他們負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，一目瞭然地揭示數據中的復雜信息，幫助企業更好的進行大數據應用開發，發現大數據背後的巨大財富。