专科学大数据知乎

Ⅰ 专科生学大数据合适吗

大数据专业就业前景
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

Ⅱ 大专毕业学大数据前途怎么样

从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看，大数据领域的发展前景都是非常广阔的，大数据本身也会开辟出一个巨大的价值空间，从而创造出新的产业生态，这个过程也必然会释放出大量的就业岗位。但是随着各方面对大数据的重视，大数据在更多行业的落地应用也在加快，一方面对大数据人才数量提出了要求，另一方面对大数据人才的专业技能也提出了要求。

一、学历

首先，大数据学习的学历最低要求是大专，所以大专学历满足了大数据的基本要求，但是，大专是大数据的最低要求，只能去一些比较小的公司就业，如果要想有更广阔的发展，进大厂，提升学历也是非常重要的一件事情。大数据本身前途就非常不错，专科毕业从事大数据也是非常有前途的，只是提升学历会有更广阔的前途，

二、就业方向及岗位

众所周知大数据的方向主要分三个：1、大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；3、大数据运维和云计算方向：涉及的岗位诸如大数据运维工程师等。

由此可见，大数据的就业岗位是非常多的，而且三个方向只要精通一门，就能取得非常不错的成绩。在这其中，数据挖掘，数据分析这一块算是容易上手，也是人才缺口最大的。很多大型的企业都会借助一些BI工具，来协助进行数据分析。而大数据分析师，就是需要熟练操作运用这些BI工具，将数据的价值最大化。

三、薪资

it行业是一个高薪行业，想必大家都是知道的，大数据则是it行业的"新宠",所以大数据也是一个高薪工作，从成都大数据行业薪资统计来看，平均工资在10k左右，北上广就更不用说了。

综上，大数据不管是从就业岗位还是薪资来看，未来的前景都是不错的，并且大数据也是一个非常注重经验的行业，你的经验越多越丰富就越吃香，可以发展的职业生涯也就越长，自我价值也就越大。但是对于专科来讲，一定要努力学习，因为专科对于这个行业来讲，优势不大，因为这只是能够入门而已，如果不努力学习，过于放松，很有可能被淘汰，但是努力提升自己前途就说非常大的，所以，专科毕业学习大数据也是非常有前途的，但是要自己多加努力！

Ⅲ 专科千万不要学大数据为什么 前景好不好

专科学大数据技术当然有用，和本科学大数据一样有用，不分伯仲。我们现代人的生活处处都离不开互联网，处处离不开大数据和云计算，专科学习大数据技术怎么会是没用的呢?共计已有上百所专科院校设立了大数据专业。倘若大数据技术没用，教育部又怎么可能批准这个专业通过呢?

专科千万别学大数据是真的吗

不是的，所谓的“千逗纯纳万别学某某专业”都是些不实或偏激的言论。

众所周知专科院校一般更看重对学生职业技能的培养，简单来说，教学是要为了就业做准备的。那么判断专科的一门专业有没有必要学，看它的市场占有率就足以说明问题了。

数据是实现智能的基础，人们用大数据来描述信息爆炸时代产生的海量数据，随即职场对大数据人才也更加求贤若渴。看一看各大招聘平台发布的招聘信息就知道，无论是不是互联网行业，60%以上的公司都在招大数据人才。

这时候可能又会有人拿学历出来说事了，觉得专科学历就是不如本科、专科学大数据找不到工作等等，那就大错特错了。

参加过春招、秋招等招聘会的同学们就会明白学历高低不能决定一切，就算学历再山没高，假如他在岗位上不会做事，也会面临被辞退的风险。相比之下，在校时广泛参与过大数据技术职业技能培训的专科生反而更具竞争优势。

更何况，和传统的技术岗位相比，新兴的裤返大数据专业相关职位，如程序开发、运营维护、数据分析等，不论在哪个经验阶段的薪资都远超其他职业。一个刚毕业的应届生进入人工智能和大数据行业后，平均可拿8k，而移动开发则只有6k。不过可惜的是，市场中专业的大数据人才依然很稀缺，大部分任职者都是从计算机技术岗位转过去的。

专科学大数据就业前景好吗

首先，专科选择大数据专业是顺应时代发展的选择，随着大数据技术的落地应用，行业领域内(IT行业和传统行业)会释放出大量的技能型人才需求，因此专科学习大数据专业也会有一个比较好的就业前景。

虽然大数据领域的就业前景比较好，但是目前大数据技术依然处在落地应用的初期，大量的技能型岗位依然没有得到充分地释放。目前大数据领域在人才需求上依然以研发型人才为主，此时对于大数据专业的本科生和专科生来说，如果想提升未来的职场竞争力，需要注重以下内容：

注重编程能力的培养。程序设计是大数据专业必须掌握的重要内容之一，一方面大数据开发需要使用到编程语言，另一方面大数据分析也离不开编程语言，而掌握编程语言也能够明显提升自身的岗位适应能力，除了可以从事大数据相关岗位之外，也可以从事传统的程序开发岗位，这一点对于当前学习大数据专业的学生来说还是比较重要的。

Ⅳ 学大数据需要什么条件

作者：加米谷大数据老师
链接：https://www.hu.com/question/63581136/answer/1142926675
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

目前大多数的招聘企业，对于大数据人才要求必须是大专学历以上，而且大专学历还要求是理工科相关专业的，如果是本科及本科以上的，则对专业要求适当的放宽。大数据学习没有你想象的那么困难，零基础也是可以学习的。同时大数据分为两大方向：大数据开发和数据分析。
这两大方向的对于基础知识的要求不同，数据分析偏向应用层面，对于编程要求不高，相较而言对于基础知识这块要求低一点。
下面我们结合大数据开发和数据分析的课程内容来具体说明大数据学习要具备什么基础知识。
下面是大数据开发的课程内容：
阶段一：静态网页基础（主要学习HTML和CSS）
阶段二：javaSE＋javaWEB
阶段三：JAVA高阶应用
阶段四：javaEE
阶段五：linux和Hadoop
阶段六：大数据数据库
阶段七：实时数据采集
阶段八：Spark数据分析
从上面的课程内容看，大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。
数据分析的课程内容：
阶段一：Mysql
阶段二：Python开发基础
阶段三：Python高阶编程
阶段四：数据分析基础知识
阶段五：数据挖掘
阶段六：机器学习
阶段七：业务分析
阶段八：项目实战（挖掘和业务分析）
阶段九：大数据分析
数据分析课程跟大数据开发不同，需要掌握的基础知识也不同，数据分析需要掌握的基础有：数据库、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。
以上就是大数据要掌握的基础知识，只有掌握了这些知识，才能够找到一份好的大数据工作。大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

Ⅳ 专科适合学大数据吗

专科学什么专业更汪返适合，更主要取决于你个人的情况是否适合。

大数据这个专陆烂业，其实我个人觉得他既不属于理工科，反而属于文科。

如果是统招专科，建议你可以报一个文科或者是理工科专业。

如果是男生的话，比如说像工程专业可能会更好，至少不用担心将来会失业。

如果是女生的话，一般像师范专业，管理专业可困悉饥能会更好。

打字不容易，麻烦您采纳，谢谢

Ⅵ 专科千万别学大数据专科的大数据技术有用吗

大数据是近两年的热门专业，在本科、专科中都有相关专业，有不少同学关心大专学大数据专业有用吗，以及专科大数据好就业吗。本文将介绍专科大数据专业就业前景，以及专科千万别学大数据是真的吗

设想一个场景：没有搜索过任何关键词，网页就把符合你需求的商品推送到了你浏览的页面中——老师相信很多人都有过类似的体验，这背后就归功于大数据技术。而且近两年，人工智能正在一点点渗入生活的角角落落，天猫精灵、小爱同学等也是大数据的产物。如此看来，大数据不仅有用，而且为我们的生活带来了极大的便利。

总之，要报考专科专业的同学们最好是依据自己的兴趣爱好，结合战略眼光去观察学科所处行业的发展趋势，大数据专业就是一个很不错的选择。

Ⅶ 大专生适合学大数据吗

大专生适合学大数据。大数据的趋势如下：

1、数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

2、与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

3、科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

4、数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

5、数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。

在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

6、数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。

数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关；此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

7、数据质量是BI（商业智能）成功的关键

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

8、数据生态系统复合化程度加强

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。

这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分；系统机制的调整，也就是商业模式的创新；系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

大数据促进发展

国家发展改革委有关专家表示，大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等，而是要充分依托已有的设施资源，把现有的利用好，把新建的规划好，避免造成空间资源的浪费和损失。

探索大数据应用新的模式，围绕有数据、用数据、管数据，开展先行先试，更好地服务国家大数据发展战略。2016年3月17日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，其中第二十七章“实施国家大数据战略”提出把大数据作为基础性战略资源。

全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新；具体包括：加快政府数据开放共享、促进大数据产业健康发展。

Ⅷ 大数据学习有什么要求

从通常的情况下来讲，要求大数据学习最好是理工科基础，数学比较好，然后逻辑思维比较强。但是这些都是从比较官方的角度来进行阐述的，最重要的是你需要对它有浓厚的兴趣有强烈的好奇心。
从现在企业的要求来看，至少要专科以上的学历，并且熟悉JAVA、Hadoop、HBase、Flink等等编程语言以及系统。大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要一段时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。除此之外，学习大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用，大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主。
除此之外，你可以打开招聘软件，看看各大企业具体的用人要求，你可以根据企业的用人要求来针对性的提升技术。

Ⅸ 大专生学大数据怎么样

大数据专业语言主要以java、python为主，课程知识点多，难度大，入职门槛高，建议年满20周岁，本科学历再学！大专生在找工作时竞争力较弱！

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。我也可以给你全套大数据视频课资料自学，祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

Ⅹ 专科千万不要学大数据真的吗 好找工作吗

“数据科学与大数据技术”专业是近几年才设立的专业，一些人说专科不要学数据科学与大数据，是因为数磨竖据科学与大数据比较难学。但是大数据专业就业前景十分广阔，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才，所以还是值得各位专科生学的。

大数据专科生好找工作吗

因为大数据是IT行业中比较炙热的项目，现在各个用人单位对于大数据相关的人才需求量特别的大。相关统计数据显示，未来3~5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。所以相比其他岗位的饱和状态而言，大数据处于蓝海，学习大数据相关知识就能够赶上大数据的热潮，满足当下各个用人单位的岗位需求。

其次是因为大数据人才缺口大，各个用人单位对于大数据相关岗位的员工薪资待遇都比培伍其他岗位要理想一些。

我们以大数据开发工程师来做一个参照，从专科生就业数据来看，大数据工程师在8K以下薪资的专科学生只占了2%，其他学员毕业工作一年后起薪全部超过8K，薪资在1W以上的专科生为大多数。

重视大数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要配游或分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。

大数据专科生找什么工作

(1)大数据系统研发工程师：适合学大数据的专科生就职。主要负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

(2)大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。他们熟悉工具或算法、编程、包装、优化或者部署不同的MapRece事务。他们以大数据技术为核心，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。

(3)大数据分析师：适合学大数据的专科生就职。主要负责运用算法来解决分析问题，并且从事大数据挖掘工作。他们最大的本事就是能够让数据道出真相;此外，他们还拥有某个领域的专长，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。

(4)数据可视化工程师：具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好的进行大数据应用开发，发现大数据背后的巨大财富。