为什么学数据技术

1. 数据科学与大数据技术专业怎么样适合女生学吗

适合，大数据学习不会像网络后台开发那么累，选择大数据学习的女生也可以找到自己的人生定位，女生不仅可以学习大数据开发技术，相比男生而言，女生的心细优势更适合做大数据开发。

女生学习大数据的优势

一、沟通上面的优势

每个人都知道，学习大数据开发主要是为了服务客户，虽然项目可以满足客户需求，但如何充分表达您项目的初衷是很多男性大数据工程师无法做到的。在这一点上，女生更有利。由于女生给人一种平易近人的感觉，她们会在与顾客的沟通中给顾客留下良好的印象，并且能够很自然地减少与顾客的沟通障碍。

二、项目优势

大数据开发、分析等都是客户的重要项目，双方沟通显得十分重要，社会普遍对女性包容度较高，不仅是因为女性给人更亲切的感觉，而且女工程师在项目细节上会做得更贴心，客户满意度也就更高，项目修改的次数也会减少。

2. 人为什么要学数据科学

数据学（Dataology）和数据科学（DataScience）是关于数据的科学，定义为研究探索Cyberspace中数据界奥秘的理论、方法和技术。
主要有两个内涵：一个是研究数据本身；另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法，称为科学研究的数据方法

对数据科学的学习通常是有两个大方向，一是挖掘数据本身的特征规律，二是数据分析应用。那么这个问题就转化成了，我们研究数据及其应用办法，的意义所在。研究数据本身，是为应用做理论铺垫。大家对数据的内在规律有了基本的掌握，才谈得上应用。说形象点，就是先掌握“踩油门车子动，踩刹车车子停”，这么些个理念原则，然后再根据这些基本原则去开车。单纯研究数据本身，如果不去投入应用，那么它就缺少了实际意义。不过，这个过程，对我们个人的思维是有帮助的。比如：数据建模，会帮我们培养发现事物结构的敏感性；数据的函数映射，会让我们学会寻找事物之间存在的逻辑；数据的增删改查，会让我们培养出一种对待事物严谨的态度；数据的信度效度判定，会让我们更加具备批判性思维；数据的哲学，会让我们领会到不同变量之间交叉分析的组合美感，进而认识到事物存在的相对静止和绝对运动特征。其实对数据的单纯研究只是笼统的说法，数据源于生活高于生活，没有完全脱离应用的数据研究。那么应用又分为两个大方向：自然科学与社会科学。关于自然科学，我们说人工智能、VR等，都离不开精准数据算法的应用。由于我是学管理出身，所以我主要就社会人文科学进行探讨。学习数据科学，对于研究社会人文领域问题，有什么重要意义呢？我举三个简单的例子（高深的举不出来）：政府方面。当社会发生公共危机的时候，我们先做什么呢？维稳。维稳的重中之重是控制舆情。那么我们如何洞察和分析舆情呢？数据。政府通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控全网博客、微博、微信等信息，及时且全面地，掌握了各种信息的动向。在数据的动态发展变化中，政府可以发掘事件的苗头，归纳舆论观点的倾向，进而掌握公众的态度情绪，最后结合历史相似和类似事件，进行趋势的预测和应对策略的制定。这里我们可以看到，数据科学不等同于数理研究。数据科学是建立在数理研究上的，一种学科跨界，融合应用。商业方面。我们经常说的利用大数据进行数据挖掘，实现广告精准投放。挖掘出消费者的购物偏好、经济水准、活跃频率等，从而投放与其群体特征有一致性和相关性的产品推荐。学术方面。数据科学在人文社科领域的学术应用，我个人认为，更多的是一种假设验证吧。比如我们研究“家庭教养方式的影响因素”，那我们可以把教养方式的分类看作因变量，而那些影响因素看成自变量，搭建一个变量之间的模型。然后去收集、整理数据，科学地发放有效可信的调查问卷，然后通过分析数据，找出自变量中各个因素的影响权重以及影响因变量的规律。我们在做这个课题前，会有一个相关的基本假设或者说猜想，而数据分析的结果可以起到一个验证作用。总结一下：学习数据科学可以让自己脑子更灵活一点。然后呢，可以进行跨界应用，催生技术革命改变世界，帮助你走上王者之路。

3. 数据科学与大数据技术很火，这专业真那么好么

专业好不好我不敢说，但是作为一个计算机专业的从业者，我个人认为大数据技术这个专业就业情况还是比较好的。工资也拿的不错，而且大数据这个专业笼罩了人生活的方方面面。比如每次春运的时候，国家都要统一协调车次和其他的选项。有了大数据技术之后，就更加方便和快捷了。

• 4、无论是什么专业，大学都应该是人生中最累的时间。

很多同学潜意识中都认为大学是非常放松的时间段。但是实际上，如果想要让自己在进入社会的时候拥有更好的竞争力，那么大学绝对不是一个轻松的时间段，反而和高三一样很累，甚至更累。因为你除了正常的学业任务，还要学会出去兼职。

4. 学习编程为什么选择大数据，是因为社会上需求大吗

1、大数据仅仅是一门交互量大的数据库，本质上还是编程思维跟算法的比拼。这种学语言就是学编程的态度很无语，数学物理学英语都是要专心钻研的地方。不然，就停留在需要啥学啥的水平，永远就是写hello world的命。
2、大数据企业众多，逐步形成产业化。从08年开始，大数据就成为互联网信息领域的大热门。由此而来，大数据企业像雨后春笋般层出不穷。纯粹做大数据服务的公司，全国就有数百家之多。另外，更有成千上万家企业是主要利用大数据来驱动业务发展的公司。
3、大数据人才需求量大，薪资相比其他行业遥遥领先。数万家的企业都把大数据当做企业业务发展的制高点，都在不惜代价的抢滩大数据人才。就拿互联网金融行业来说，不低于一万家企业，平均每家企业都需要10人以上的数据人才，BAT就更不用说了，每家的数据人才都是以千计。据初步估计，2020年国内数据相关的各方面专业人才需求量达数百万，缺口百万级以上。在这样的情势之下，大数据人才的薪资往往都起点高，增长迅速，一个硕士毕业两年熟悉某一类模型算法的人员，月薪低于2万基本上是招不到的。
4、大数据代表未来高科技发展方向，不管是智能社会、智能城市、智能社区、智能交通、智能制造、智能理财等等，都依赖于大数据基础，这是多么巨大的市场和发展机遇。所以，在现阶段，无论你何时去决定投入，都有非常大的机会，至少未来十年，大数据一定不会衰落。
5、如果从我个人的角度上来说，如果您对大数据感兴趣，那么我觉得程序员适合学习大数据，首先我们有先天的优势，那就是我们都是技术出身，对软件和系统有天生的敏感度，另外就是程序员的逻辑思维都相对来说较强，那么就对于数据的挖掘和数据的分析存在着很大的优势。
6、程序思维的角度上来说，任何语言都是相通的，只是语法不同而已，那么无论是哪个方向的程序员学习大数据必学语言java都比别人要快，只要语法和面向对象的思想转变即可。所以这类基础性的技术类应用，我们掌握起来就会快了很多。 同样的道理，对于Spark、hadoop大数据开发技术，我们学习起来也非常的顺手。这就是我看到的程序员优势。
7、对于大数据的未来，会渗透到行业的各个角落，任何地方都脱离不开大数据的范畴。人工智能、云计算、云医疗等，都是现在炙手可热的行业标向，这些完全脱离不了大数据的支撑，由此我们就应该清晰的认识到大数据的重要性。