為什麼學數據技術

1. 數據科學與大數據技術專業怎麼樣適合女生學嗎

適合，大數據學習不會像網路後台開發那麼累，選擇大數據學習的女生也可以找到自己的人生定位，女生不僅可以學習大數據開發技術，相比男生而言，女生的心細優勢更適合做大數據開發。

女生學習大數據的優勢

一、溝通上面的優勢

每個人都知道，學習大數據開發主要是為了服務客戶，雖然項目可以滿足客戶需求，但如何充分表達您項目的初衷是很多男性大數據工程師無法做到的。在這一點上，女生更有利。由於女生給人一種平易近人的感覺，她們會在與顧客的溝通中給顧客留下良好的印象，並且能夠很自然地減少與顧客的溝通障礙。

二、項目優勢

大數據開發、分析等都是客戶的重要項目，雙方溝通顯得十分重要，社會普遍對女性包容度較高，不僅是因為女性給人更親切的感覺，而且女工程師在項目細節上會做得更貼心，客戶滿意度也就更高，項目修改的次數也會減少。

2. 人為什麼要學數據科學

數據學（Dataology）和數據科學（DataScience）是關於數據的科學，定義為研究探索Cyberspace中數據界奧秘的理論、方法和技術。
主要有兩個內涵：一個是研究數據本身；另一個是為自然科學和社會科學研究提供一種新方法，稱為科學研究的數據方法

對數據科學的學習通常是有兩個大方向，一是挖掘數據本身的特徵規律，二是數據分析應用。那麼這個問題就轉化成了，我們研究數據及其應用辦法，的意義所在。研究數據本身，是為應用做理論鋪墊。大家對數據的內在規律有了基本的掌握，才談得上應用。說形象點，就是先掌握「踩油門車子動，踩剎車車子停」，這么些個理念原則，然後再根據這些基本原則去開車。單純研究數據本身，如果不去投入應用，那麼它就缺少了實際意義。不過，這個過程，對我們個人的思維是有幫助的。比如：數據建模，會幫我們培養發現事物結構的敏感性；數據的函數映射，會讓我們學會尋找事物之間存在的邏輯；數據的增刪改查，會讓我們培養出一種對待事物嚴謹的態度；數據的信度效度判定，會讓我們更加具備批判性思維；數據的哲學，會讓我們領會到不同變數之間交叉分析的組合美感，進而認識到事物存在的相對靜止和絕對運動特徵。其實對數據的單純研究只是籠統的說法，數據源於生活高於生活，沒有完全脫離應用的數據研究。那麼應用又分為兩個大方向：自然科學與社會科學。關於自然科學，我們說人工智慧、VR等，都離不開精準數據演算法的應用。由於我是學管理出身，所以我主要就社會人文科學進行探討。學習數據科學，對於研究社會人文領域問題，有什麼重要意義呢？我舉三個簡單的例子（高深的舉不出來）：政府方面。當社會發生公共危機的時候，我們先做什麼呢？維穩。維穩的重中之重是控制輿情。那麼我們如何洞察和分析輿情呢？數據。政府通過海量信息採集、智能語義分析、自然語言處理、數據挖掘，以及機器學習等技術，不間斷地監控全網博客、微博、微信等信息，及時且全面地，掌握了各種信息的動向。在數據的動態發展變化中，政府可以發掘事件的苗頭，歸納輿論觀點的傾向，進而掌握公眾的態度情緒，最後結合歷史相似和類似事件，進行趨勢的預測和應對策略的制定。這里我們可以看到，數據科學不等同於數理研究。數據科學是建立在數理研究上的，一種學科跨界，融合應用。商業方面。我們經常說的利用大數據進行數據挖掘，實現廣告精準投放。挖掘出消費者的購物偏好、經濟水準、活躍頻率等，從而投放與其群體特徵有一致性和相關性的產品推薦。學術方面。數據科學在人文社科領域的學術應用，我個人認為，更多的是一種假設驗證吧。比如我們研究「家庭教養方式的影響因素」，那我們可以把教養方式的分類看作因變數，而那些影響因素看成自變數，搭建一個變數之間的模型。然後去收集、整理數據，科學地發放有效可信的調查問卷，然後通過分析數據，找出自變數中各個因素的影響權重以及影響因變數的規律。我們在做這個課題前，會有一個相關的基本假設或者說猜想，而數據分析的結果可以起到一個驗證作用。總結一下：學習數據科學可以讓自己腦子更靈活一點。然後呢，可以進行跨界應用，催生技術革命改變世界，幫助你走上王者之路。

3. 數據科學與大數據技術很火，這專業真那麼好么

專業好不好我不敢說，但是作為一個計算機專業的從業者，我個人認為大數據技術這個專業就業情況還是比較好的。工資也拿的不錯，而且大數據這個專業籠罩了人生活的方方面面。比如每次春運的時候，國家都要統一協調車次和其他的選項。有了大數據技術之後，就更加方便和快捷了。

• 4、無論是什麼專業，大學都應該是人生中最累的時間。

很多同學潛意識中都認為大學是非常放鬆的時間段。但是實際上，如果想要讓自己在進入社會的時候擁有更好的競爭力，那麼大學絕對不是一個輕松的時間段，反而和高三一樣很累，甚至更累。因為你除了正常的學業任務，還要學會出去兼職。

4. 學習編程為什麼選擇大數據，是因為社會上需求大嗎

1、大數據僅僅是一門交互量大的資料庫，本質上還是編程思維跟演算法的比拼。這種學語言就是學編程的態度很無語，數學物理學英語都是要專心鑽研的地方。不然，就停留在需要啥學啥的水平，永遠就是寫hello world的命。
2、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。
3、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。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。
4、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。
5、如果從我個人的角度上來說，如果您對大數據感興趣，那麼我覺得程序員適合學習大數據，首先我們有先天的優勢，那就是我們都是技術出身，對軟體和系統有天生的敏感度，另外就是程序員的邏輯思維都相對來說較強，那麼就對於數據的挖掘和數據的分析存在著很大的優勢。
6、程序思維的角度上來說，任何語言都是相通的，只是語法不同而已，那麼無論是哪個方向的程序員學習大數據必學語言java都比別人要快，只要語法和面向對象的思想轉變即可。所以這類基礎性的技術類應用，我們掌握起來就會快了很多。 同樣的道理，對於Spark、hadoop大數據開發技術，我們學習起來也非常的順手。這就是我看到的程序員優勢。
7、對於大數據的未來，會滲透到行業的各個角落，任何地方都脫離不開大數據的范疇。人工智慧、雲計算、雲醫療等，都是現在炙手可熱的行業標向，這些完全脫離不了大數據的支撐，由此我們就應該清晰的認識到大數據的重要性。