Ⅰ 千万不要学数据科学和大数据吗学大数据专业后悔死了
随着互联网越来越深入人们的日常生活,而且可以预见的是未来人们的生活肯定是会越来越智能化。这就让一些相关专业受到越来越多的人关注,本文将介绍为什么说千万不要学数据科学和大数据吗,以及学大数据专业后悔死了是真的吗等内容。
上文说到过不同层次的学校因为实力不同,因此在学生的培养上也就有很大差别。该行业又是一个很注重个人实力的专业,但由于培养方案不成熟,加上本科阶段的学习博而不精,真正能上的专业课是非常非常少的。因此考生在如果考生的分数,不能够选择该专业中比较好的学校,建议考虑别的专业。
如果是想在该专业中发光发热,在大一大二时尽量完成语言基础的铺垫,不要满足于学校开设的基础课程,可以试着尝试更高级的题目。也可以选择参加各种相关的竞赛,如果学校没有集体组织参加,可以自己找老师进行辅导。
不要过多的注重成绩绩点,在企业招聘时时更注重应聘者的个人技能和实力。关于这一点可以选择尽可能参加各种实习,进一步了解行业真实的要求和规则。
最后就是这个专业是否要读研究生,如果在本科毕业后能够拿到自己满意的offer,那么可以选择就业,但是在这一行中就业并不意味着学习的结束,因为技术更迭太快所以需要永远不停的学习,才能保证自己能够一直被需要。
Ⅱ 大数据分析太难了学的想哭,大家是不是也一样啊
随着大数据热潮的兴起,越来越多的人群想要进入大数据行业,尤其是对于没有技术功底的人群来说,一般会考虑报一些大数据培训班来进行系统的学习,一段时间之后就忍不住吐槽,学大数据学得想哭。事实上,任何一门新技能的习得,肯定是需要付出努力的,尤其是在基础薄弱的情况下,学习难度可想而知。
然而近来也会有这样一种声音在网上:大数据太难学了,学大数据学得想哭。其实学习本来就没那么简单,但是如果努力了还学不好大数据,就应该好好反思自己的学习方法是不是出了问题。下面小编就带大家看看,大数据真有这么难学吗?
为什么觉得大数据难学?
不可否认确实有一些人学大数据纯粹是兴趣使然,但是大多数人都是冲着大数据行业高薪资好前景去的。因此学习的出发点可能就过于功利和急于求成,当然不是说不能因为这个去学习,而是绝大多数人只是一时的头脑发热,并没有考虑清楚怎样去学习,也并没有付出多少努力。最后浪费了不少时间,甚至还有的人报了培训班浪费了不少钱,后悔莫及地大呼:学大数据学得想哭!大数据真难学!大数据真有这么难学吗?还是你根本就没有下定决心努力去学习呢?希望大家在觉得学习很难的时候,问一问自己到底为此付出了多少努力,如果使用时是因为没有花费多少心血而没学好,那就没什么好抱怨的了。
这个时候,作为初学者,我们需要的就是摆正心态。大数据兴起的时间不长,但是热度空前,长远来看,大数据这门技能是值得花时间去学习和掌握的。在学习大数据之前,不妨先冷静下来问问自己,对于大数据行业是否真的有足够的兴趣,能否静下心来钻研学习。
在决定学习大数据之后,对大数据课程相对驳杂的知识体系,要做好心理准备。以学习大数据开发来说,不要将大数据开发看做一门与java、python等相似的IT语言,事实上,大数据更像是一门技术,其中包含的内容相对比较多。
正式开始大数据学习之前,做一些前期的准备,先购买一些相关的书籍,从网上找一些相关的资料去,详细了解究竟什么是大数据开发,然后根据自己的实际情况确定是自学,还是参加大数据培训班来学习。
前期的准备,要做到对于大数据的一些基本概念以及知识,有一定的了解。从java、linux、hadoop、hive、oozie、web、flume再到python、hbase、kafka、scala、spark,了解这些和大数据紧密相关的技术知识,对于后期的正式学习都是有好处的。
另外,网上各种交流学习的社群,也可以加入其中,和同样对大数据感兴趣的志同道合之士一起交流,一起学习,也能互相督促,大家一起学习进步。有条件的话,可以结识一些前辈老师或者行业大牛,这对于大数据学习以及以后的职业生涯也是有帮助的。
当你真正了解大数据这个行业的时候,才能更多的去理解并知道大数据的价值以及前景,也能更加坚定克服困难。也许真的学大数据学得想哭,但是依然想要深入其中,这就是大数据的魅力。任何一门新技能的学习,都是需要付出时间和精力的,作为新兴热门的大数据行业更是如此。
另一种情况是努力了,但是还是学不好大数据,这种很明显是学习方法不科学。不少自学大数据的小伙伴都有这样的经历,一开始什么都不懂,然后在网络到处搜索学习教程,缓存了各种各样的免费视频资料,今天看这个老师的,明天看那个老师的,最后好像什么都懂,但是又好像什么都弄不清楚。大数据分析太难了学的想哭这就是因为没有老师的指导,又缺乏学习的具体规划,没有系统全面的掌握知识,盲目的学习导致努力的方向根本就错了。因此其强烈建议那些本来就缺乏基础以及自律能力差的小伙伴,学习大数据一定要报培训班,只用花些钱就可以少许多弯路。
大数据需要学什么?