通信專業轉行大數據

Ⅰ 我也已經25歲其實就有轉行的打算了，想轉數據分析大數據行業，我大學本科是和這個專業相關的，

讀研期間多跟著導師做項目，有些導師手上有很多橫向項目，是參與實踐回的良好途徑，其實有人答讀研期間跟上班一樣忙，不要讓學校時光虛度。另外，你年齡不小了，可以在讀書期間思考以後就業的問題，讀書時成家政策也支持，當然有合適的結婚對象才行。

Ⅱ 轉行做大數據行業怎麼樣

大數據時代則對從業人員素質的要求越來越高，因為數據處理變得越來越復雜，數據人才的競爭也越來越激烈，很多大公司都在尋找尖端人才。而且，大到國防、金融，小到跟生活息息相關的物流、購物、醫療、交通等，都日益需要大數據的支撐。

大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

Ⅲ 轉行成為大數據工程師要怎麼做

【導語】近幾年，大數據行業的發展非常迅速，大數據方向也成了許多人轉行得目標，因為前景好，薪資高，不少人已經考慮轉行成為大數據工程師，那麼轉行成為大數據工程師要怎麼做?下面就從三個方面來具體展開。

1、大數據的就業方向

數據挖掘、數據分析&機器學習方向、大數據運維&雲計算方向、Hadoop大數據開發方向。轉行，得先選定發展方向。同時，要根據自己的自身情況和興趣愛好來選擇崗位。

2、明白大數據要學的主要內容

首先要學習Java基礎，學大數據課程之前要先學習一種核算機編程言語。Java是大數據學習需求的編程言語根底，由於大數據的開發根據常用的高檔言語。而且不論是學習hadoop，還是數據發掘，都需求有編程言語作為基礎。

因而，假如想學習大數據開發，把握Java基礎是必不可少的。還要學習大數據中心常識Hadoop生態體系;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop運用流程;數據倉庫東西HIVE;大數據離線剖析Spark、Python言語;數據實時剖析Storm;音訊訂閱分發體系Kafka等。

假如把大數據比作容器，那麼這個容器的容量無限大，什麼都能往裡裝，大數據離不開物聯網，移動互聯網，大數據還和人工智慧、雲核算和機器學習有著千絲萬縷的聯系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開雲核算，大數據核算分析採用傳統的機器學習、數據發掘技術會比較慢，需求做並行核算和分布式核算擴展。

3、選擇學習方式

學習方式一般就是自學和培訓，自學一般學習時間比較長，難度比較大，對於轉行急需就業的小夥伴來講，選擇第二種方式比較好，時間消耗短，學習知識系統，對於以後就業可能有一定的幫助。

關於轉行成為大數據工程師要怎麼做，想必大家已經了解清楚了，可見學習大數據不是每個人都可以的，還是需要大傢具有一定的語言基礎的，所以想要學好大數據，成為優秀的大數據工程師，還需要大家繼續努力了。

Ⅳ 現在轉行大數據怎麼樣

大數據行業發展現狀

1、一些數據的記錄是以模擬形式存在，或者以數據形式存在，但是存貯在本地，不是公開數據資源，沒有開放給互聯網用戶，例如音樂、照片、視頻、監控錄像等影音資料。現在這些數據不但數據量巨大，並且共享到了互聯網上，面對所有互聯網用戶，其數量之大是前所未有。

2、移動互聯網出現後，移動設備的很多感測器收集了大量的用戶點擊行為數據，已知IPHONE有3個感測器，三星有6個感測器。它們每天產生了大量的點擊數據，這些數據被某些公司所有擁有，形成用戶大量行為數據。

3、電子地圖如高德、網路、Google地圖出現後，其產生了大量的數據流數據，這些數據不同於傳統數據，傳統數據代表一個屬性或一個度量值，但是這些地圖產生的流數據代表著一種行為、一種習慣，這些流數據經頻率分析後會產生巨大的商業價值。基於地圖產生的數據流是一種新型的數據類型，在過去是不存在的。

4、進入了社交網路的年代後，互聯網行為主要由用戶參與創造，大量的互聯網用戶創造出海量的社交行為數據，這些數據是過去未曾出現的。其揭示了人們行為特點和生活習慣。

5、電商戶崛起產來了大量網上交易數據，包含支付數據，查詢行為，物流運輸、購買喜好，點擊順序，評價行為等，其是信息流和資金流數據。

6、傳統的互聯網入口轉向搜索引擎之後，用戶的搜索行為和提問行為聚集了海量數據。單位存儲價格的下降也為存儲這些數據提供了經濟上的可能。

我們所指的大數據不同與過去傳統的數據，其產生方式、存儲載體、訪問方式、表現形式、來源特點等都同傳統數據不同。大數據更接近於某個群體行為數據，它是全面的數據、准確的數據、有價值的數據。

中國的大數據之路任重而道遠

中國目前的大數據應用環境和技術相對於美國而言，在整體技術水平、應用環境、國民意識、商業環境、技術廠商、技術平台上面相差超過5年左右。在大數據應用的國家戰略層面落後的也較多。

2012年3月，美國奧巴馬政府宣布推出「大數據的研究和發展計劃」。該計劃涉及美國國家科學基金、美國國家衛生研究院、美國能源部、美國國防部、美國國防部高級研究計劃局、美國地質勘探局等6個聯邦政府部門，承諾將投資兩億多美元，大力推動和改善與大數據相關的收集、組織和分析工具及技術，以推進從大量的、復雜的數據集合中獲取知識和洞見的能力。美國奧巴馬政府宣布投資大數據領域，是大數據從商業行為上升到國家戰略的分水嶺，表明大數據正式提升到戰略層面，大數據在經濟社會各個層面、各個領域都開始受到重視。

2014年從「兩會」的提案、議案看，很多人建議將大數據業務上升為國家戰略，互聯網領軍人物李彥宏在政協記者會上表示，政府應該把更多和人民生活有關的數據資料，公開地放到網路上；雷軍則直接建議將大數據納入國家戰略，推動大數據切實地被用起來；科大訊飛劉慶峰建議國家建設聲紋資料庫進行大數據反恐。張近東、馬化騰、楊元慶的提案也與數據應用有著緊密聯系。但是在中國大數據國家戰略和大數據產業發展發面還沒有一個清晰的藍圖。

最後總結一下，大數據時代將會給人類社會帶來巨大變化。它是一個好的工具，就像計算機一樣，幫助人們提升社會生產效率，了解事物真相，認識客觀規律，同時加快進入智慧社會。

Ⅳ 現在轉行到大數據行業，前景怎麼樣

大數據非常火，有很多童鞋想轉行大數據，但我要說一點是，要判斷自己適不專適合學習大數據。如果想轉行，屬首先是興趣驅動，其次可以在網上找一些視頻資料等，先對大數據有個基本的認識。判斷自己是否真的適合和感興趣，如果合適並感興趣的話可以再做進一步打算，比如系統學習培訓等。
想轉行學習大數據，你需要：
1、大專及以上學歷：目前市場上企業招聘的最低門檻；
2、學習Java基礎：大數據的組件很多是用Java開發的。
學習大數據前景很好，你可以找個厲害的老師帶你。沒有Java基礎也行，現在有些專業的大數據培訓機構可以手把手的從零開始教。

Ⅵ 轉行做大數據行業怎麼樣

大數據行業最近幾年才大力發展，在國內的布局和發展還不是很成熟，如果是大數據從業專人員那麼競爭相對其他熱屬門互聯網行業會小些，盡早進入才有可能成為此行業的領軍人物。

據國內權威數據統計，未來五年，我國信息化人才總需求量高達1500萬— 2000萬人。以大數據分析為例，我國大數據人才需求以每年遞增20%的速度增長，每年新增需求近百萬。

從就業方向來看，大數據人才主要有三大就業方向：

1.大數據系統研發類人才

2.大數據應用開發類人才

3.大數據分析類人才

大數據業務流程有4個基本環節，分別是：業務理解、數據准備、數據挖掘、分析應用。

大數據技術正在向各個行業蔓延，大數據與雲計算、AI、金融、醫療、物聯網、政府公共服務等相結合，締造了很多就業新崗位，大數據浪潮不僅開始席捲全行業，政府職能、城市規劃、安全執法也將需要大數據的支持，所以，大數據在各行業算是通吃的技能 ，基本不用擔心就業問題。

市場的供求關系決定了市場的價格，目前我國大數據方面的專業人員還不是很多，這就造就了大數據人才是目前最具前景的高薪行業之一，大數據分析、大數據開發等大數據人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。

Ⅶ IT技術人員轉行大數據應該考慮哪些問題

1、豐富的數據開發經驗，對數據處理、數據建模、數據分析等有深刻認識內和實戰經驗容。
2、熟悉SQL，有一定的SQL性能優化經驗。
3、熟練掌握Java語言，MapRece編程，腳本語言Shell/Python/Perl之一。
4、業務理解力強，對數據、新技術敏感，對雲計算、大數據技術充滿熱情。
5、深入理解Map-Rece模型，對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗。
這五點因素並代表全部，只是為大家羅列出一些基礎的技能，但這也能夠給一些轉行者提供一些方向。