什么人适合学大数据(想学大数据，有什么要求呢)

想学大数据，有什么要求呢

大数据，大学老师还没接触到过，从理论到理论，意义不是很大。

哪些人适合学习大数据以及需要什么基础

随着国家战略的支持和大数据技术的快速发展，催生了大量大数据应用产业，马爸爸说过：传统行业不会消失，只有落后的传统行业才会消失。所以传统行业的转型迫在眉睫。看准时机的大学生或不想被时代遗弃的就业者早已按耐不住，蠢蠢欲动想要加入当下最时髦的前沿技术——大数据

因此，类似：零基础如何学习大数据?；怎样进行大数据的入门级学习?；如何进入大数据领域,学习路线是什么?；想学习大数据要掌握哪些知识?等等这些信息铺天盖地，当然这些也是目前大数据学习者关注度最高的话题。

「数据科学与大数据技术」专业早在16年就已得到教育部批复，成为新增专业。截至18年统计得出，开设大数据专业的高校有283所。这就意味着，距离第一批大数据正规军的出炉至少还需要3年左右，但这恰恰为跨行业、跨专业学习大数据的高技术人才提供了丰富的就业机会。

谁都知道转行有「风险」，决定需谨慎，很多人在考虑：自己都不知道大数据究竟为何物，更别妄想学好大数据；自己就是一个做苦力的，十指都放不到键盘上，怎么可能学习如此高深的技术等等。

今天这篇文章就告诉小伙伴们什么样的人适合学习大数据，学习大数据需要那些基础，套用以下这些「公式」，直截了当做出判决。

当前大数据入门学习者主要有三大类

应届大学生：缺乏工作经验和技能，对未来没有明确的规划，就业前景不清晰，期望通过学习大数据跻身前沿技术行业，希望在起点上就高于别人。

传统行业就业者：目前工作待遇不理想，上升空间有限或已进入职业瓶颈期，想要突破转行进入IT行业的在职人员。

相关IT行业从业者：有一定的IT基础，比如从事SQL开发、数据库或IT运维工作者，同样进入职业瓶颈期；或IT管理人员、销售人员等对项目实际运作情况只是停留在表层认知，想要进一步提升综合技能来怎加自己在行业当中的竞争力。

以上是最基础也是最典型的三类，当然还有很多人员由于种种原因想要加入大数据行业，不管怎样，自己都得先了解这个行业，在作出合理的抉择。

首先，要知道数据分析师通常分两类

一类是在专门的挖掘团队从事数据挖掘和分析的工作人员。如能在这类专业团队学习成长，无疑说是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、熟练应用挖掘工具的经验和很强的编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来有望成为技术专家。

另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。这类工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，需要从业者有运营思路和对产品清晰的认识。

其次，数据分析师的理想行业在互联网，但不是绝对，找到适合自己的路线并持之以恒，未来才不会迷茫。从行业的角度来看：

互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中电商企业尤为突出，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。

还有就是咨询公司，他们需要数据分析人才，而且相对来说，在这类公司的成长速度是惊人的，专业也会更全面。

再来说说金融行业，比如银行和证券类行业，该行业对数据分析的依赖需求越来越大。

最后是电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，18年云栖大会上联通就做了数字化转型计划，在严峻的竞争下，他们将越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。

了解完以上这些，咱们再来谈谈什么人适合学习大数据？

从大数据培训学校的角度来说，学大数据的学员一般都是专科及以上，具有统计学之类的知识；大数据专业，但是学习时间长、学到的太基础、找工作缺乏项目经验。

倒不是说零基础就与大数据无缘，但是相对来说，你的选择就要更加谨慎，考虑的因素更加全面一点，如果刚好你又是一个自律性特别差、学习效果不理想的人，还是建议您去找一家靠谱的大数据培训机构进行系统学习（系统课程、实战经验的老师），可以少走弯路，节省时间。

学习大数据可以用兴趣、付出和机遇来概括。但要做到出类拔萃，除了这三点，还需要一点点天赋，这里的机遇是指你遇到的职业发展平台、商业环境、导师和同事。或许做到优秀，只需要自己更加的努力+兴趣，而这个兴趣是可以后天培养的。

大数据专业的深度和广度是其他信息技术无法比拟的。人们无法在有限的时间内对全部知识进行全面掌握。学习大数据，要避免全而不精的壁垒，要根据自己现有的知识储备和就业意向，做一个恰当的职业定位，对于转行业的学习者，做好职业规划更是尤为重要。

文末小编祝愿小伙伴在19年都可以心想事成、自我突破！

猜你喜欢

Flink消费kafka消息实战

零基础学习大数据的路线和方向

搞事！靠脸吃饭的时代已经来临看你的脸值多少线

大数据关键技术——MapReduce

女来自生适合学大数据吗?都要学圆植调富管抓倍的照然什么?

1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。3、预测性分析能力大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4、语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。关于大数据工程都要学什么的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习

能简单通俗的解释一下什么是大数据吗？

什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。**的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，社会主体等等数据的集成。形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理，企业运营，个人服务的便捷可靠，真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成，要有生产布料的厂家，制衣厂家，制扣厂家，制线厂家，设计方，工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用？更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答

韩国的梨花女子大学怎么样？什么专业最好以及如何申请？（内附专业推荐+申请材料清单） - 知乎

大家好~这里是每周至少保证更新一篇实用干货

韩国留学入学等相关问题，随时可以私信小土著，除休息时间，随时为你解答相关留学问题。

韩国留学简章答疑群纳新啦！选学校选专业？DIY留学？各学校招生简章？入学成功机率测评？有这些疑问的同学们现在组织在召唤你！

纳新群中有我们专业的留学顾问老师24小时随时在线解答所有留学相关问题~并且群内同步更新最新留学简章，想加入的同学私信我哟~

第一篇是弘益大学，具体的专业推荐以及所需材料可以戳↓

梨花女子大学是韩国历史非常悠久的综合类大学，并且它在韩国乃至全亚洲都是比较特别的一所知名大学。因为它是亚洲为数不多的排名非常好的女子大学之一，QS世界大学排名近几年一直在250名-350名之间。韩国最权威的大学排名《中央日报》中梨花女子大学也始终排在韩国前十名。

所以梨花女子大学在韩国人眼中一直是培养最优质的成功女性的摇篮，包括：女企业家；女领导人；女教育家等等。并且它的目标和校训也不仅仅是培养成功人士，他对女性教育和发展的未来也有着更高的期待。

例如：他学校里的很多教育项目是想通过推行全球女性教育来，实现“分享与关怀”的梨花精神，为实现男女两性平等的社会做出更多的贡献。

所以梨花女子大学并不是大家眼中单调的一个只有女生的”女子学校“，而是一个致力于培养独立女性，有着极高的教学质量和明确的教学目标的大学，是非常值得申请的。

并且梨花女子大学也不是只有女生上课，因为”梨花女子大学“和”延世大学“以及”西江大学三个学校是有学分互认制度的。

换句话说就是，三个学校之间是可以互相选课的，延世大学的同学是可以选择梨花女子大学里开设的课程的。并且修完之后是可以在延世大学里换成正式学分的。所以经常也可以看到，梨大的课堂上有男学生的身影。

梨花女子大学其实是一个专业开设的非常丰富的学校。

首先他最强势的还是他人文社会学科的专业，例如语言类专业；教育类专业；传媒类专业等。

并且梨花女子大学里面除了传统学科之外还开设了一些比较新起的学科。包括:音乐治疗学；皮肤应用科学；大数据分析学；还有独属于梨大的亚洲女性学和后人类研究学等等。

这四个专业算是梨花女子大学开设的新兴专业中，课程设置比较全面，并且不仅仅有理论课程还有非常高质量的实践课程。

但是可能有些专业在国内还没有广泛普及，所以很多同学不知道这些专业具体学什么。所以小编也专门去官网为大家翻译了这些专业的部分课程。

《大数据分析学》：大数据分析及应用、文本分析法、大数据分析研讨会、大数据分析特殊论题、大数据分析程序设计、经营决策论、计量营销、智能决策支持系统、经营科学研讨会、营销模式分析、数据库系统、商业信息调查与数据分析、统计学、稀有分析论、经济资料分析、多变量资料分析等。

《教育工学》：教育工程学理论、教学设计原理、学习动机分析论、**教育论、人力资源开发研究动向、教育工程和知识经营等。教育工程理解、教学工程探究、教育工学学习理论、HRD探索、教育工程学HRD、电子信息开发、教育工程学HRD等。

《音乐治疗学》：音乐治疗过程和技术、儿童·青少年音乐治疗、老年人音乐治疗、医疗环境音乐治疗、音乐治疗哲学、高档即兴音乐治疗、神经学音乐治疗、音乐治疗临床分析I,II,III、音乐社会心理学、音乐治疗临床技法、音乐知觉与认知、音乐治疗依据理论、高级统计、个别现场研究、歌曲心理治疗、音乐治疗与精神病理、音乐治疗与语言病理、音乐与心灵I,II、音乐治疗研讨会I,II、博士研讨会、音乐治疗现场研究与动向等。

《多文化·互动文化学》：全球化与移民研究、多文化-相互文化教育论、东亚语言文化研究、韩国多文化教育研究、韩国多文化社会理解、多文化专家研讨会、多文化-相互文化教授法等。

1.本科新入/插班

在梨花女子大学语言教育院完成4级或4级以上的韩国语正规课程

在梨花女子大学语言教育院完成4级或4极以上韩国语集中课程。

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碰备紧密结合，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碧吵纳安全防范。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**数据开放共享、促进大数据产业健康发悔没展。

大数据初学者应该怎么学习？_大数据怎么学_我想去吃ya的博客-CSDN博客

大数据应该怎么学习？都需要学习那些知识点？对于一个零基础入门的人想要学习大数据技术，应该按照怎样的大数据学习路线呢？

其实现在有很多小伙伴看中了大数据的发展前景，但是其实不知道大数据开发具体是做什么的，又该怎么学习？学习了之后又该做什么？下面具体给你分析下大数据开发是做什么的，又需要学习和掌握哪些技能~

大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。

Boss直聘发布的，今年春季的招聘数据大数据需求增长排名第二，

猎聘发布的2019年来新发职位同比增长最快的5大领域，前五名就是：人工智能，生产制造，大数据，医疗健康，能源环保。

《2020中国大数据产业发展白皮书》显示，2019年中国大数据产业规模达5397亿元，同比增长23.1%，随后稳定增长，预计到2022年将突破万亿元。

根据LinkedIn、赛迪智库、拉勾网等机构的统计结果，大数据时代下的数据人才总体缺口呈现加剧增长状态。近3年，数据人才缺口在以每年50万人增加，预计在2022年，相关大数据专业高校毕业生大规模进入就业市场后，整体缺口增速才会有所放缓，但这一缺口仍会长期存在。

招聘有了，但是应聘者往往因为学历，工作经历找工作会遇到各种各样的问题，那么现在已经从事大数据的开发人员具体情况是怎样的呢？我们来看下面这几点：

1、学历层次

从学历层次来看，我国大数据人才的学历层次分为4个大类，分别是硕士及以上、本科、专科、专科以下，其中本科学历的大数据人才最多，占到高达65.45%的比例，其次是硕士及以上，而专科及以下学历的大数据人才仅占一小部分。可以看出，大数据行业作为一个新兴行业，对人才的学历要求普遍较高。

在专业来源方面，我国大数据人才的专业来源主要由数理类、经济管理类、计算机类及其他专业四大类构成，其中计算机类占比最高，其次是数理类。

大数据人才的渠道来源分为4个大类，分别是校招、社招、内部培养和推荐、培训机构招聘。企业大数据人才各渠道来源的人数和占比见下图。

其中社招占比最大，比校招、内培和内推以及培训机构招聘的总和还要高。目前主要依靠社招，说明学校教育与社会需求脱节，内培和培训也不能满足岗位要求。

当前，大数据人才的薪资处于相对较高水平。薪资在1万元以下，占总人数的34.6%；1万元-2万元占比为35.64%；2万以上占比为29.77%。

目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：

①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。

②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。

③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。

④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。四类岗位的数量和占比见下图。

大数据需求越来越多，国家也在开设相关岗位，从2018年开始就逐年较大的增长。

此时报考大学的学生和家长也对大数据，人工智能非常感兴趣，大数据连续3年进了前5，而且学历主要是本科就可以。

可以预见的将来这几年，这真的是一个朝阳行业，而且现在缺口很大。

连续多月霸占榜首位置的Python，对于还没入行的新手来说，便是不容错过的编程语言。

如果要推荐一种人人都能掌握的编程语言，应该没有比Python更合适的了。

Python简单易学，用途广泛，不仅可以在日常办公中提高大家的职场效率，还能被大型互联网企业应用于后端开发。随着大数据、人工智能等领域的快速发展，Python的应用领域也更加多了起来。

·自动化运维：Python通常被用来编写管理脚本，其可读性及代码复用和扩展性都比较友好；

·网络爬虫：在爬虫领域，Python具有碾压优势，可以将网络中的一切数据作为来源，进行采集和处理；

·游戏开发：Python可以用更少的代码来描述游戏逻辑，广受企业和开发者青睐；

·人工智能：Python在AI领域中的机器学习、深度学习、神经网络等方面都是主流编程原因；

·数据分析：Python拥有非常丰富的库，促使它非常适合做科学计算和数据分析，除此之外，Python还可以用来绘制高质量的2D和3D图像。

·网络编程：大中型互联网企业都已在用Python编程语言，比如Google、YouTube、百度、新浪、腾讯、阿里、知乎、豆瓣等企业。

我们现在正处于“互联网+”的时代，将互联网和传统行业融合，往往可以创造出1+1＞2的效果。这种1+1的模式，在编程语言的使用上也通用，比如Python+大数据开发，就可以在数字化经济中发挥巨大作用。

目前，数字经济成为全球经济增长新动能，而我国的数字经济规模在世界上排行第二！从以量级计算的数据中找到背后的巨大价值至关重要，在此背景下，数字人才成为我国经济全面数字化转型的第一资源和核心驱动力！

而将Python作为工具，大数据开发作为目的的Python+大数据开发人才便是当下企业所需人才之一！

据职友集统计，在北京、上海、深圳等城市，数据开发岗位增量达到1.5万/天！并且其就业薪资也非常可观，除了一线城市薪资高之外，在新一线、省会城市的薪资水平也非常具有吸引力！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022版大数据Hadoop入门教程Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入PythononSpark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

什么人可以学大数据，文科生能学大数据吗？

从就业的角度出发，也可以考虑学一门实用的技术，其实计算机专业就是很好的， 比如ui设计、4G移动开发、互联网编程、大数据、云计算、VR等等就业前景都挺好。

大数据专业是学什么？就业前景如何？ - 哔哩哔哩

很多人比较好奇，做大数据的工程师，专业到底需要学习什么内容？其实我们先看一下，现在已经参加工作的工程师他们每天都在做什么，你就知道你在学习的过程中，那些是你必须且重点要学习的了。接下来为您揭秘他们的工作内容，以及大数据工程师的就业前景和未来大数据工程师需要具备的工作能力内容。

1.写SQL（很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写SQL）2.为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）3.维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）4.数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库Oracle、MySQL等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）.

5.应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库Oracle、MySQL等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）

6.数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是Flume和Logstash）7.数据处理7.1离线数据处理（这个一般就是写写SQL然后扔到Hive中跑，其实和第一点有点重复了）7.2实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是Flume采集到数据发给Kafka然后Spark消费Kafka的数据进行处理）8.数据可视化（这个我司是用SpringBoot连接后台数据与前端，前端用自己魔改的echarts）9.大数据平台开发（偏Java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的PaaS平台）10.数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）11.搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指Hive，Hive是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层ODS、DW、DM层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少内存和CPU的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）总之就是离不开写SQL...（内容来自：JianJian）可能你觉得他们的工作很无聊，也很无趣，整天对着电脑敲代码，其实他们的薪资，你肯定会比较羡慕的。

2020年4月30日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右。

当前，大数据人才的薪资处于相对较高水平。薪资在1万元以下，占总人数的34.6%；1万元-2万元占比为35.64%；2万以上占比为29.77%。

根据调研情况整理，大数据工程技术人员相关岗位的职责以及对大专以上学历人才的职业技能要求如下表。

如果你最近有这方面的打算或者有朋友要做这方面的工作，可以把链接保存一下，上图是国家人力资源和社会保障部发布的哦，以后肯定可以用到的。

原文链接：

零基础学大数据是不是很难，就业前景如何？没有编程基础

精算,简单的说就是依据经济学的基本原理,运用现代数学、统计学、金融学及法学等的各种科学有效的方法，对各种经济活动中未来的风险进行分析，评估和管理，是现代保险、金融、投资实现稳健经营的基础。精算师，通常被认为是受过系统、全面的精算基础教育，经过综合、实战的精算职业培训，集专业技术和管理技能于一身的专门型、复合型高级金融人才.精算师系指利用或然率与统计方法处理保险业务之经营及其相关问题之专家。精算师之主要工作包括保费之计算、各种准备金之提存评估、长短期资金运用绩效预测及股利分配等。精算师资格之取得多由通过各国精算师考试而来。精算师可专精於人寿保险、财产保险、意外险或退休金制度。精算师是经过金融保险监管部门认可其从业资格的个人。精算师在数学、统计、财务、组织及分析方面具有广泛的技能，他们运用精算知识从事评估承保风险、厘定保险费率、提留准备金、安排分保额和进行偿付测试等工作。传统上精算专业大多运用于保险公司和参与社会保障体系的设计，而今天精算师被定位于更广泛的领域，如商业银行、金融中介、长期资本项目等。凡是需要处理风险的领域，精算师都能发挥作用。与会计师、律师和医生等职业相比，精算师是一项人数不多、专业性更强的职业。根据美国1999年的职业评级历书(jobsratedalmanacbyleskrantz)对美国的250种职业进行的评定和排名，精算师被评为最好的职业。目前，在国内有12个国际精算师资格考试中心，每年进行2次考试。从2000年开始，国际精算师资格考试由原来的22个科目合并为9个，这9个科目分别是：精算学的数理基础、利息理论，经济学和财务学、寿险精算模型、精算建模理论、基本精算原理的应用、财务学和投资学、应用模型、高级专业化精算实务(分个人人寿、健康和团体人寿、监督管理、退休金、财务、投资6个方向)、精算专业进修。

转载请注明出处品达科技 » 什么人适合学大数据(想学大数据，有什么要求呢)