❶ 大数据需要什么学历才可以学。
本科学历
从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较 新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
❷ 大数据需要哪些人才_大数据人才需要具备的能力有哪些
大数据需要以下六类人才含让：
一、大数据系统研发工程师。
这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
二、大数据应用开发工程师。
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
三、大数据分析师。
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，歼清企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
四、数据可视化工程师。
此类人才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，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
五、数据安全研发人才。
此类人才主要负氏老前责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。
六、数据科学研究人才。
数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。
❸ 在新时期，如何利用大数据成为不可或缺的人才
感谢悟空的邀请！
在新时期，谈起大数据，相信很多人都不陌生了吧！其实大数据已经悄无声息的走入了我们的生活，大数据也是未来互联网发展的重要方向。
那么在新时期，大数据对人才的能力有何要求？如何利用大数据成为新时代不可多得的人才？下面带你详细分析下：
大家都知道，其实现在的中国市场，最缺乏的就是复合型的大数据开发人才，我认为，在新时代，要想成为大数据人才，应该从以下几方面着手：
1、大数据人才首先要拥有技术
大数据自然离不开人才，要想成为大数据不可或缺的人才 ，就必须要拥有相关大数据技能。大家都知道，大数据对人才的能力提出了更加高的要求，技术能力上大数据人才要具备java、大数据开发、大数据架构、软件开发工程等技术背景，会用大数据分析工具，了解统计模型相关知识；在一定程度上掌握Python等一类通用型编程语言，特别是编程方面一定要精通，没有哪一种大数据不需熟练掌握一门编程语言的。
2、大数据人才需要强大的跨学科学习
随着大数据向各行业的渗透，大数据从业者往往身兼数职，需要同时掌握数据技术和业务知识。一个好的大数据人才，必须具备强大的数据分析、数据挖掘的能力，而一个既能做业务数据分析，又懂机器学习和工程开发的分析师就是数据科学家。
3、 大数据人才需要坚持
任何技术的掌握都不是一朝一夕的事情，当然大数据也不例外。大数据人才对人提出了更高的需要，不仅需要掌握相关的编程语言，还需要掌握数据分析能力，这就要求我们想要全方位提升自己的大数据业务水平，必须要坚持学习，只有具备大数据知识了，我们才能投入到大数据行业添砖加瓦。
4、 坚持学习的能力
大数据人才要有较强的沟通协调能力、学习能及推动能力、善于执行和监控，有较强的组织和责任意识，还需要强大的逻辑思维能力、归纳演绎能力帮助理解业务，能快速学习全新领域的商业模式和生态。
5、心态很重要
学习大数据的时候，一定要有良好的心态，大数据学习是一个枯燥的国产。要想学有所成，心态极其重要，不是什么东西一学就会的。
总结：在新时期，目前大数据人才已经成为市场上不可或缺的人才，大数据已经悄无声息的进入到很多行业了。但学习大数据不是一朝一夕的事情，需要有规划有计划的学习、要有坚持学习的能力，只有这样，才会在新时期，成为新时代所需要的大数据不可多得的人才…
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据、机器学习方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，当前正处在大数据时代，大数据未来将创造出一个巨大的新价值领域，而这个领域的核心就是围绕数据价值化的一系列环节。从目前大数据领域所形成的初步产业链来看，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析和数据引用，目前数据分析是比较常见的落地应用之一。所以，要想利用大数据成为不可或缺的人才应该从大数据产业链入手。
对于当前没有进入职场的大学生来说，根据自身的知识结构来掌握相应的大数据技术能够在一定程度上提升自身的职场竞争力。比如具备数学基础的同学可以考虑学习一下大数据分析技术，未来对于大量的职场人来说，数据分析将是日常工作的一部分。对于动手能力比较强的同学，可以考虑学习一下大数据运维的相关技术，包括数据采集、大数据平台部署等。随着大数据逐渐开始落地到传统行业，大数据分析、大数据运维、大数据开发等岗位将有大量的人才需求。
对于当前的职场人来说，要想通过大数据成为不可或缺的人才，需要从三个方面入手，其一是掌握大数据技术；其二是把大数据技术与行业相结合；其三是能够通过大数据技术创造出源源不断的价值。
学习大数据技术要根据自身的知识结构来学习，对于职场人来说，可以从大数据分析工具开始学习，基本的学习路线是Excel、BI工具、数据库、Python编程。大数据与行业的结合有多种不同的方式，目前场景大数据分析是比较常见的落地应用。要想通过大数据技术来创造出价值，一个重要的出发点就是通过大数据完成各自决策的制定，大数据不是目的，通过大数据完成各自决策才是目的。大数据一方面是给人力岗位使用，另一方面是给智能体使用，未来智能体的应用空间将非常广阔。
我是从以前做淘宝天猫的，今年不做的。在我看来大数据有点类似淘宝的生意参谋，它会给您提供行业各种数据，只是现在应该这个数据维度更丰富了。比如这个行业同行的转化率，有些行业的转化率，进店访客等等；在电商平台都是可以看到的，但是实体以前是做不到的。
现在随着数字技术的发展，以及实体行业对消费反馈收集困难等原因，才有了大数据的概念。比如现在好多行业面临的问题是自己设计的产品，消费者不喜欢，卖不出去。可以如果有了大数据，你就知道你的客户男女比例多少，年龄分布、喜好什么价位的产品等等，让你设计的产品更精准。
其实在我看来，你成为数字化的运营高手，你就可以成为不可或缺的人才。
大数据在我看来就是“1+1=N”。
怎么说呢，比如大数据提供给您行业转化率是多少，你的实体转化率是多少？等等，你想成为不可或缺的人才，那你就要有通过这些数据知道我公司现在问题出现在什么地方了？是什么因素刺激的出现了这种情况的能力，比如这周你店铺成交额涨了多少？这是数据给您能提供的，但是为什么涨了，数据给您提供不了，这你要自己分析，是有节气，还是因为你做了一个什么活动等，并针对现有数据对下一周做出计划。
数据给你的是“1+1=N”你要做的就是把这个数据反映到实物上，并进行分析，并制定下一步公司运作计划。
比如现在是数据给你1+1=3，那你就要分析为什么是3，不是2或者1甚至0呢？是什么刺激这个数据的增长了，是因为你在某些方面优化了还是因为有节气等，下一步什么安排等，也就是说你的每一步都能从数据反映出来，并能分析数据，做出下一步的安排等。
好了就说这么多吧，说太细我怕我理解的不准确，误导人。
对于一个企业来说，大数据可以拓宽产品的销售渠道和提升服务质量。有利于获取市场的动态和了解分析用户需求体验。
大数据如何才能发挥其作用，最重要的还是得有相对应的人才为它进行分析整理。
大数据可以让业内的情况变得清晰明了，是事实的支撑，通过数据可以知道业内的最新动态，根据数据分析，及时做出方案调整 有利于企业的发展。
大数据的工作中最重要的是什么？
1. 细致精准的数据采集；
2. 同时具备逻辑性与适用性；
3. 数据标签的规划切实可行(务实)；
4. 具备行业垂直度的商业性思维能力；
5. 能够做到更强的扩展性构架。
总结来说，商业化的大数据最重要的价值便是逻辑性与适用性，而扩展性也能保证在实践中更有竞争力，最后便是务实和思维能力的支撑。
任何时代的任何职业都需要面对竞争，所以能够产生的价值决定了我们被需求的程度，如想成为那个不可或缺的人，不仅要具备能力，还要具备务实的心态！
感谢悟空邀请回答。当今世界是 科技 高速发展的时代，也同样是大数据时代，竞争也是十分的激烈，要想成为大数据不可或缺的人才，必须要保证自己的专业知识过硬，这是一个看技术的活，弱者会被淘汰只有强者才能生存！
大数据可以拓宽产品的销售渠道和提升服务质量。有利于获取市场的动态和了解分析用户需求体验。
大数据如何才能发挥其作用，最重要的还是得有相对应的人才为它进行分析整理。
大数据可以让业内的情况变得清晰明了，是事实的支撑，通过数据可以知道业内的最新动态，根据数据分析，及时做出方案调整 有利于企业的发展。
❹ 大数据处理需要什么样的人才需要具备哪些技能
想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。
首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明：
用人单位对于大数据开发人才的能力要求有
技能要求：
1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先；
2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先；
3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；
4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。
以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能
那么如何具备这些能力，怎么学习了，对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的学习，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。