30歲去干大數據

⑴ 30歲後零基礎轉行大數據可行嗎

不可行。

大數據從事的是開源工作，更傾向於“研發”，越早入行能越快積累相關的工作經驗和對行業的理解深度，想轉行做大數據，現在來說肯定是越早越好目前國內互聯網發展的情況來看，不太建議人到中年再來轉行從0開始做大數據。原因如下：

一是大數據技術的體系發展尚未完全成熟，為了高薪資轉行大數據，技術的學習上、體力的比拼上比不過小鮮肉。

二是現在雖然是進入大數據的黃金時期，如果是從0開始進入這個行業最好慎重，家庭、工作、社會關系等等都會成為影響你學習的因素，能否排除這些因素踏踏實實學習是最大的問題。

⑵ 30歲，我真的還能轉行去學IT嗎

能轉行去學IT。可以說完全是來得及的，有這個想學的心思就可以了，況且這個年齡可塑性很強，學習起來也能較快掌握，但是學技術主要看自己的決心，能不能堅持下來，這才是關鍵，如果是三天打魚兩天曬網，那肯定得學很久，更別說來不來得及了，把想的時間都拿來學，自然就知道是怎麼樣的情況。學it的方式，無外乎就是自學和報培訓機構學習，自學需要靠自己很強的自律性，相信不是每個人都能做到的。系統全面的學習資料，點擊查看" url="http://zsyx..com/redirect?location=&title=&userId=1381413&passId=677468&planId=5987484508&unitId=948183&ideaId=601233201&addi=1">

首先，三十歲學習大數據技術並不晚，如果有一個系統的學習規劃，完全可以在大數據領域走得更遠。學習大數據技術應該根據自身的知識基礎、能力特點和興趣愛好來選擇學習方向，不同的學習方向需要組織不同的知識結構，同時也需要有相應的學習（實踐）場景支撐；其次，自己要制定一個學習路線，看看學習曲線是否陡峭，如果陡峭話，建議再好好斟酌一下，因為生活中有太多人都是半路放棄。千鋒教育擁有多年IT培訓服務經驗，採用全程面授高品質、高體驗培養模式，合作企業達20000餘家，覆蓋全國一線二線城市大中小型公司，成功幫助20000餘名人才實現就業。

⑶ 大數據雲計算多少歲學合適

15-30歲，目前市面上有很多是面向大學生進行培訓的，這個還是有一定門檻的，有的類似積 雲 教 育有互聯網軍校，類似大學那種，是3年的學制，有大專的畢業證，15歲就能報考，這個專業30多就不推薦學了，因為歲數有點大了。

⑷ 大數據開發可以干到多少歲

這個不僅是說大數據開發，對於很多行業工作者來說都是這樣
「你能跟得上節奏，你就能做多久」
對於年齡變大，就把程序員淘汰這一說法還不是來自於「年紀大了，學習知識的能力就變弱了」這一想法。
但是，事實上真的是這樣嗎？
當然不是，都說35歲是程序員的一道分水嶺，超過35歲就差不多在這行要干不下去了。但我見過不少超過35歲卻還依然在工作的程序員，且知識儲備比很多年輕人要高得多，問題解決能力也很強。
所以，這些都是看你是否有能力跟上時代的潮流，是否有能力及時更新自己的知識儲備，能夠滿足計算機這一行業的更新換代的速度，只要你能跟上，你年齡再大都沒問題，反而專業能力會越來越高！

⑸ 30歲的程序員有什麼好的出路

30歲也不晚啊，程序員是有很好的出路的，可以當編程老師也可以到大公司做銷售，還可以繼續深造從某一方面突破。有好多地方都需要編程員。

⑹ 今年31歲，如果現在去學電腦編程JAVA或者大數據之類的技術是不是太晚了，如果學出來是不是也不會有

⑺ 30歲進入大數據晚嗎

大數據為啥這么有誘惑力，是否值得投入，現在進去晚了嗎？
首先，大數據企業眾多，逐步形成產業化。從08年開始，大數據就成為互聯網信息領域的大熱門。由此而來，大數據企業像雨後春筍般層出不窮。純粹做大數據服務的公司，全國就有數百家之多。另外，更有成千上萬家企業是主要利用大數據來驅動業務發展的公司。
其次，大數據人才需求量大，薪資相比其他行業遙遙領先。數萬家的企業都把大數據當做企業業務發展的制高點，都在不惜代價的搶灘大數據人才。就拿互聯網金融行業來說，不低於一萬家企業，平均每家企業都需要10人以上的數據人才，BAT就更不用說了，每家的數據人才都是以千計。
Java大數據薪資：

據初步估計，2020年國內數據相關的各方面專業人才需求量達數百萬，缺口百萬級以上。在這樣的情勢之下，大數據人才的薪資往往都起點高，增長迅速，一個碩士畢業兩年熟悉某一類模型演算法的人員，月薪低於2萬基本上是招不到的。
最後，大數據代表未來高科技發展方向，不管是智能社會、智能城市、智能社區、智能交通、智能製造、智能理財等等，都依賴於大數據基礎，這是多麼巨大的市場和發展機遇。所以，在現階段，無論你何時去決定投入，都有非常大的機會，至少未來十年，大數據一定不會衰落。
哪些人可以從事大數據？
二、我們看看哪些人可以從事大數據相關工作。
看如下的問題：
怎樣的人能從事大數據工作，我是生物、材料、自動化、電信、經濟金融等非數學、計算機專業的學生，也可以做大數據嗎？
首先，我想先明確的跟大家說，完全可以，身邊太多這方面的案例了。有生物博士畢業後，從事大數據雲計算工作，有經濟學的從事大數據分析挖掘工作，也有市場營銷的從事大數據運營工作的；
其次，大數據相關有各方面的工作，有需要用到高深的技術的，也有非常簡單的工作，主要你願意並且有決心從事大數據相關工作，不管你先前讀什麼專業，一定能找到最適合你的切入點，進入大數據行業工作；
再次，關於如何找到最適合自己的切入點問題，需要全面分析個人的特質、教育背景、興趣愛好、社會關系、未來的理想目標，做出比較個性化的最適合自己的切入點切人到大數據行業工作。
有些人適合從大數據分析入手、有些人適合從大數據產品入手，有些人適合從大數據爬蟲工作入手，有些人適合從大數據化運營入手，有些人適合從數據挖掘演算法模型入手，這還是從大的方面來講，還有更多小的切入點，等等，每個人的背景不一樣，切入點就會不一樣。我舉個例子來說，一位讀材料的工科本科生，個人對計算機軟體很感興趣，在校期間也曾經編寫過一些JAVA程序，對大數據也充滿好奇，其朋友的公司也剛好有大數據崗位需求，那麼他就完全可以安排好大數據學習計劃，去從事大數據技術研發工作的。
最後，要落地實踐。想辦法找到一家哪怕只有幾個人的小企業，就算沒有大數據只有傳統的數據，去從事數據相關的工作，在具體實踐項目中，不斷的學習，再逐步的調整自己的興趣愛好的方向，不久的將來，一定能找到你最想干大數據相關工作的；

⑻ 數據分析師是青春飯嗎

大數據分析師是做什麼的？阿里巴巴集團研究員就曾表示，「大數據分析師就是一群玩專數據的人，屬玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。」而大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。
據報道，在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。
據了解，大數據分析師是大數據市場顯值的一種表現，現在國內這樣的數據分析公司只有100多家，重慶也只有兩家，大部分是在北京。
數據分析越來越受重視，企業開始傾向聘請在數據存儲、檢索和分析方面有所長的人才。對擁有這項技能的人來說，現在的形勢可謂是一片大好。
最吃香的工作：數據分析師（CPDA）將成為今後5 年最熱門的職業。其特點是就業面廣，行行需要，薪金高，職業穩定，而且越老分析手段越多越有經驗而不會被淘汰，數據分析師是典型的越老越吃香，並不是所謂的吃青春飯的職業，並且這一工作可以在家裡辦公。

⑼ 大數據研發工程師能做到多少歲

一般過了35歲就會比較吃力的額，尤其對於搞軟體開發的，吃的是青春飯