Java大数据专业学什么？学完可以干什么？
近年来，“大数据”这个概念突然火爆起来，成为业界人士舌尖上滚烫的话题。但是“大数据”专业学什么？学完之后可以干什么呢？本文为您做详细介绍！
&&&&&&所谓，是指数据规模巨大，大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。
一、“大数据”专业学什么？
大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位？
1. Hadoop大数据开发方向&
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市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点
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对应岗位：大数据开发工程师 爬虫工程师 数据分析师等
2.数据挖掘、数据分析&机器学习方向&
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学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。
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对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
3.大数据运维&云计算方向
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科
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对应岗位：大数据运维工程师
精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W
以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到
30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
二、各地纷纷出台政策，支持大数据产业发展
日前，厦门市政府发布了《厦门市促进大数据发展工作实施方案》，厦门市将以政府大数据开放开发为先导，推动大数据技术与社会经济各领域应用的深度融合；以企业为主体，突破大数据关键技术研发，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，重点锤炼若干优势产业环节，全面提升厦门市大数据产业发展水平。
日，在北京国际会议中心举行的山西省大数据产业发展主题峰会上，山西首次公布了《山西省大数据发展规划(年)》、《山西省促进大数据发展应用的若干政策》和《山西省促进大数据发展应用2017年行动计划》。到2020年，山西大数据相关产业产值将实现1000亿元以上。
日，贵阳市旅发委出台《贵阳市大数据旅游领域应用三年行动计划》征求意见稿。征求意见稿提出，创新旅游行业管理和旅游公共服务模式，到2019年，全市打造智慧旅游示范企业3至5个，引进和培育大数据旅游企业5至10家，旅游大数据相关产业产值将达200亿元，旅游业态逐步向综合性、融合性转型。
日前，广西印发《关于组织申报2017年工业云与工业大数据
试点示范项目的通知》。该省将积极推进工业云和工业大数据试点示范应用，鼓励行业龙头企业建立面向行业的工业云和工业大数据试点示范平台，实现安全保障有力，服务创新、技术创新和管理创新协同推进的工业云计算和工业大数据发展格局，带动相关产业快速发展。
三、“大数据”专业毕业以后干什么？
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
目前达内大数据方向学员就业的岗位主要为大数据开发工程师，负责大数据处理程序的开发。
从就业学员的反馈来看，我们的学员完全可以胜任这样的工作，并且有不少学员在工作中成为了团队中的佼佼者。
这一切就是源于我们的课程符合企业需求，并且不断追求新。
我们的课程来自于企业，无论是知识点、项目、架构还是数据，都是源自于真实企业应用，还原企业应用场景，保证了我们的课程和企业的契合度。
企业负责输出项目，老师负责转换课程，即体现了企业对人才的需求，也保证了课程能够为学员良好的接受。
我们的课程体系随着大数据行业的发展在不停的更新，大数据作为新兴行业在高速的发展，我们时刻在跟踪着这些发展趋势，紧跟潮流，更新课程，使学员能跟上大数据技术发展脉络。
我们的课程不只讲技术，更讲架构、讲原理、讲思想，技术再发展也是万变不离其宗，让学员不只学会技术，更有良好的架构思想，可以说为学员后续的发展做好的扎实的基础。
我们和行业内的巨头有着良好的合作关系，利用达内大平台的优势，我们有了很多的合作企业，例如，
京东、阿里、UCloud、猎聘等。这在我们课程更新、学员推荐就业等方面都起到了良好的作用。
我们保持着和以就业学员的沟通联系，为我们时刻掌握技术方向、企业需求提供了巨大的便利，同时也力所能及的为已就业学员提供更多的服务，为其后续发展提供支持。
4.达内大数据课程，有哪些优势？
文章看到这里，想必同学们已经对大数据专业已经非常看好，甚至准备要参加学习了，这时候不得不给大家强烈推荐下达内的大数据课程了。
达内的大数据课程，有哪些优势？我们为什么要这样设计大数据课程？
（1）课程体系较为完善且在不断更新
课程体系随着市场大数据技术的需求变化不断更新改进。
大数据技术不同于其他学科技术，非常的新，发展也非常迅速，我们紧跟市场需求变化，不断更新改进课程，满足企业不断变化的用人需求。
目前课程已经涵盖 大数据离线数据分析 实时数据分析
内存计算三大部分，并且包含其他主流大数据开发工具，如flume、hive、hbase等等。
后续有计划加入Python、爬虫、数据挖掘分析等相关热点内容。
目前来看，我们的课程体系处于市场领先地位，且在不断升级更新。
（2）课程设计合理
知识体系层层递进，从基础开始逐渐深入。
采用了应用驱动、项目驱动的授课方式，授课方式更先进。
深入浅出授课，使学员更易于学习掌握。
（3）应用驱动课程
应用永远是技术的目标，我们的课程侧重应用，课程中用项目贯穿知识点，学知识同时在做项目，在应用中掌握原理，使学员不再眼高手低。
（4）重底层、讲原理
在测中应用的同时，不放弃理论深度，以理论深度带动应用，提高学生视野，让学员从架构层面考虑问题，不再只是一个代码编写者，更是一个架构设计者。使其知其然更知其所以然。
（5）真实项目，贴近企业
授课项目来自真实企业，经由讲师课程转化，留其精髓去其繁复，让学员贴近企业真实业务场景，不再害怕就业。
Java大数据前景如此大好，快前来达内报名Java大数据课程吧！2018年，达内Java教学中心将携手学员，成为你们学习的引路人，将更加扎实的、更加贴合企业需求的技术知识传授于你们，争取新的一年，大家都能更快的拿到自己想要的高薪工作，尽早的做自己人生的主人。
微信：Q5258866 联系方式：
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大数据是什么？学习大数据必须关注的十个大数据技术
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大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面科多大数据就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。　　1. hadoop ——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。　　2. Spark ——使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统，成长迅速，对 microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。　　3. NiFi ——Apache NiFi是由美国国家安全局(NSA)贡献给Apache基金会的开源项目，其设计目标是自动化系统间的数据流。基于其工作流式的编程理念，NiFi非常 易于使用、强大、可靠、高可配置。两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。　　4. Apache Hive 2.1 ——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。随着最新版本的发布，性能和功能都得到了全面提升，Hive已成为SQL在大数据上的最佳解决方案。　　5. Kafka ——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。从Spark到NiFi再到第三方插件工具以至于Java到Scala，它都提供了强大的粘合作用。　　6. Phoenix —是HBase的SQL驱动。目前大量的公司采用它，并扩大其规模。HDFS支持的NoSQL能够很好地集成所有工具。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。　　7. Zeppelin ——Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。　　8. Sparkling Water ——H2O填补了Spark’s Machine Learning的缺口，它可以满足你所有的机器学习。　　9. Apache Beam ——在Java中提供统一的数据进程管道开发，并且能够很好地支持Spark和Flink。提供很多在线框架，开发者无需学习太多框架。　　10. Stanford CoreNLP ——自然语言处理拥有巨大的增长空间，斯坦福正在努力增进他们的框架。
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LZ，你这帖子说了一大通，也没说明白“大数据”到底是啥！？
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有保障前途不错，一个班一般50个人左右魔据有实力不管是否有基础学习都是没有问题的。和很多知名企业都有合作，主要看的是自身学习是不是用心，够不够努力，也可以去实际了解一下
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本帖最后由 widen我的世界 于
15:34 编辑
零基础的话学习一般需要多长时间呢？
如果从零基础开始学习大数据的话，一般到学会能应用需要多长时间呢？自学能力还可以的话，自学需要多久呢？如果参加一个培训机构，大概多久可以学完?
数据分析师分布在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。数据分析师需要敏锐的数字洞察力，因此，统计、会计、保险、工程经济、金融、数学、计算机等专业的同学对这个行业有明显优势，但其他行业的同学如果对这个职业感兴趣，通过日常学习，掌握一些统计必备技能，亦可以从事此类工作.
　　数据分析师主要工作领域：
<font color="#、从事投资项目审核审批和招商引资、项目评估、投资决策等工作的政府机构、企业的相关领导以及从业人员。
<font color="#、在银行或非银行金融机构、投资管理公司、投资管理顾问公司从事风险投资、产业投资、信贷和投资管理等方面工作的专业从业人员。
<font color="#、会计师事务所、资产评估事务所及税务师事务所、律师相关专业人员。
<font color="#、学习财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校应届学生。
<font color="#、在企事业单位从事市场调查与宣传工作的人士以及具有策划与决策工作职能要求的人士。
<font color="#、在不同领域尝试创业以及在投资、金融、资本运营、房地产和企业管理领域发展的各界人士。
　　数据分析师的工作内容分为四个层面：
<font color="#、处理临时需求：解决业务一次性，临时性的数据需求
<font color="#、报表开发：根据业务需要，与开发工程师讨论进行相关报表开发。
<font color="#、数据分析与挖掘：与业务同事一起沟通，分析业务问题，提供建议;根据业务需要建立各类挖掘模型。
<font color="#、数据产品化：通过数据产品化方式解决结构化业务问题。
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