學大數據專業后悔死了，同學都想學大數據大數據很好就業嗎

來源：整理時間：2023-03-26 17:16:16 編輯：大上海生活手機版

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1，同學都想學大數據大數據很好就業嗎
2，大數據專業難學嗎聽說要用到博士級別的知識大學幾年能學的好嗎
3，想轉數據分析大數據行業我大學本科是和這個專業相關的
4，大數據專業怎么樣
5，有沒有什么國內大學開設大數據分析的專業
6，大數據專業是學什么
7，大數據專業畢業后干啥

1，同學都想學大數據大數據很好就業嗎

是啊，不過目前學院還沒有開設大數據專業的。只能去培訓學習去了。畢竟這個行業不是很成熟的。只能在慢慢等等了，學校估計會開設這門課程的。檸檬學院大數據。

廣電系統，宣傳單位，文員，專業研究

同學都想學大數據大數據很好就業嗎

2，大數據專業難學嗎聽說要用到博士級別的知識大學幾年能學的好嗎

大數據開發入門相對比較容易，要有JAVA、python等編程語言基礎，具體深入學習中，例如大數據科學家，要精通包括信號處理，數學，概率模型技術和理論，機器學習，計算機編程，統計學，數據工程，模式識別和學習，可視化，不確定性建模，數據倉庫，以及從數據中析取規律和產品的高性能計算等多方面知識。

啥玩意大數據，沒那么復雜，再看看別人怎么說的。

大數據專業難學嗎聽說要用到博士級別的知識大學幾年能學的好嗎

3，想轉數據分析大數據行業我大學本科是和這個專業相關的

你想要去面試非本專業的工作，最好你首先得把目標工作相關的證考了，這個在一些正規公司是硬指標要求，其次你還沒畢業，能有熟人介紹或者帶你會好很多，因為你沒有工作經驗還不是本專業的，你想想如果你是老板的話你會要嗎？現在大學生遍地都是，我為什么要你？~競爭那么激烈，所以第三你最好能有一兩項特長，能引起hr注意，信心最重要。如果能進去，想升職的話就看你會不會做人做事了。考證的話其實也不難的，首先你有興趣，所以你肯學，然后買一套考試寶典做做題，肯努力自然會成功。加油吧！~

既然已經考進了，就要堅持讀完，對你肯定又好處的。憑著你工作過，又考出許多證，可以去做些兼職工作，賺點錢的同時提高自己的能力

，

既然學的專業就可以做

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想轉數據分析大數據行業我大學本科是和這個專業相關的

4，大數據專業怎么樣

大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平臺開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。判斷一個行業是否好就業，首先會考慮找工作的難易度，如果市場需求量大，但是該行業人才又較為稀少，那么這個行業的就業率就會很高。大數據恰恰屬于這一類行業。近年來，信息化當道、國家大力發展數據產業，使得越來越多的企業開始重視數據帶來的收益，數據再也不是一串串冷冰冰的數字，而是變成了企業高管手中的香餑餑，這就必然會加大了市場對數據行業專業人才的需求；但國內真正開設了系統性的數據方面教導的學院卻是寥寥無幾，這樣的供需不平衡就會導致數據行業產生一個較大的人才缺口，為后續的數據人才的就業提供了便捷。按照職業的發展方向可以分為：1、大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據算法師等；

5，有沒有什么國內大學開設大數據分析的專業

教育部發布的普通高等學校本科專業目錄里面根本就沒有什么大數據專業。國內沒有哪所大學有這個專業的。你想以后做大數據，可以上大學學習計算機類、軟件類、信息與計算科學、數學與應用數學、信息與通信工程、統計學等相關專業

你說的是大數據分析師，可以到這邊看看，這邊就是的

大數據(數據挖掘)是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大數據牽扯的數據挖掘、云計算一類的，所以是數學一類的專業，現在本科數學類下轄子專業有[信息與計算科學]，[數學與用用數學]，[統計學]等。[統計學]是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。當今的”大數據“潮流使得我們獲得了海量的數據，但掌握這些海量的數據本身并無意義。真正的意義體現在對于含有信息的數據進行專業化的處理。要對大數據進行處理，在實際的運用中，統計學能夠以較低的成本，較少的數據，對數據進行精確度相對較高的的分析，這是大數據分析所無法替代的。[信息與計算科學]專業是以信息領域為背景用將邁向的數學與信息,管理相結合的交叉學科更深入和專業。所以你只需要查查有哪些大學開設了[統計學]、[信息與計算科學]這兩個專業就行。

6，大數據專業是學什么

大數據技術專業屬于交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。還需要學習數據采集、分析、處理軟件，學習數學建模軟件及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。大數據專業主要學：統計學、數學、社會學、經濟金融、計算機以中國人民大學為例基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課：離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。選修課：數據科學算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。另外學習大數據必須要學習大數據中心常識，大數據技術體系很復雜，與物聯網、移動互聯網、人工智能、云核算等都有著精密的關系。所以，Haoop生態體系、HDFS技術、HBASE技術、Sqoop運用流程、數據倉庫東西HIV、大數據離線剖析Spark、Python言語、數據實時剖析Storm等都是學習大數據需要了解和掌握的。從事大數據工作，免不了要分析數據。如果從事數據剖析師，就需要了解一定的數學常識。需要有一定的公式核算能力，了解常用計算模型算法。而如果從事數據發掘工程師，就需要能夠熟練運用各類算法，對數學的要求是很高的。

7，大數據專業畢業后干啥

大數據專業是近幾年開設的新專業，大數據的就業崗位還是很多的，大數據崗位高薪清單對于求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什么事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特征，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。1 ETL研發企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL2 Hadoop開發隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。并成為大數據人才必須掌握的一種技術。3 可視化工具開發可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟件，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬于商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。4 信息架構開發大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據并支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。5 數據倉庫研究為方便企業決策，出于分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。6 OLAP開發OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然后創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。7 數據科學研究數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。8 數據預測分析營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現。8 數據預測分析營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現。9 企業數據管理企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，并需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，并將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。10 數據安全研究數據安全這一職位，主要負責企業內部大型服務器、存儲、數據安全管理工作，并對網絡、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。大數據開發相關的崗位很多，比較熱門的包括：1、大數據開發工程師主要負責數據模型的ETL開發、數據平臺建設；面向業務的數據提取、分析、報表、挖掘等系統設計和開發工作。崗位要求：精通常用的數據結構和算法，理解面向對象設計的基本原則，熟悉常用的設計模式；掌握Hadoop生態體系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；2、大數據運維工程師主要負責數據平臺的集群管理，機器優化，集群監控等；對現有集群的優化和性能調優，滿足不斷增長的業務需求等。崗位要求：熟悉主流開源數據組件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各組件的原理和實現；熟悉分布式原理、分布式系統設計等。3、大數據架構師主要負責大數據基礎框架的整體架構設計，結合公司實際業務情況進行技術選型；負責數據存儲和計算平臺的整體評估、設計以及核心功能模塊的開發等。崗位要求：熟悉常用的數據結構和算法；具備豐富的開發經驗，了解主流的大數據技術框架組件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。4、大數據分析師大數據分析方向的崗位，則主要以數據分析挖掘為主，通常需要負責常規業務數據分析需求開發，用戶畫像構建，推薦算法實現等。