学习大数据分析有前景吗，好不好就业？_百度知道
学习大数据分析有前景吗，好不好就业？
最近大数据火的一塌糊涂，都说学大数据2018年是关键一年，该不该辞职明年学习大数据？...
最近大数据火的一塌糊涂，都说学大数据2018年是关键一年，该不该辞职明年学习大数据？
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当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?
根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：1、不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 2、完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成;
3、数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?
基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩?
王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。从上文中我们可以看出，未来十年大数据行业都是热门的，也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。各行业的生态产业链都将联系在一起，大数据的发展前景是非常大的，所以大数据培训就业在目前看来是非常靠谱的，千锋教育致力打造高端大数据人才，想学大数据的朋友要抓住这个机会，给自己的梦想一个起飞的平台。
目前学习大数据的大致有三类生源：1、有其他程序开发经验，转学大数据2、计算机相关专业毕业学习大数据3、计算机外其他专业学习大数据这三类学员，最容易上手的是第一种，因为他有了其他程序开发的经验。尤其是有java开发经验的学员，直接可以跳过java和linux的课程。直接学习HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK 等大数据相关课程。第二类呢，也可以说是小白，但不是零基础，计算机专业的学员，在大学里会接触到一些汇编、C、C++等相关的课程。学习起来较零基础小白容易一些，但也会从java、linux学起。第三类是真正的零基础小白，这一类学员基数并不小，而且就目前海牛学院学员就业情况来看也不一定比有基础的学员差，甚至有一些会比有开发基础的学员学的更好，这个看个人学习能力。至于大数据好不好学，一要看你的学习能力，二要看你的学习精力，三要看课程设置和讲师水平，及最重要的实训项目（有真正的大数据项目开发经验入职更容易一些）。根据本人JAVA及大数据11年的开发经验来看，自学大数据成材的可能性几乎可以省略，当然也不排除一些学习能力极强的学员可以自学成材。如果你想自学大数据，建议你学一些初级的技术来测试一下自己是否适合学习大数据，但是最终可能还是需要经过系统的培训才OK。
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大数据就业前景怎么样？分析方法有哪些？
众所周知，已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析挖掘，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，因此，大数据挖掘还是很容易找工作的，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。那么学习大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?
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的呈现大数据特点，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的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
分析最终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
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5. 数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据（）分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
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北邮在线——分析大数据就业前景怎么样？
近几年，大数据这个词变得很火，不只归入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，一起也在我国国务院和其他国家的政府陈述中屡次提及，大数据无疑成为当今互联网国际中的新宠儿。而近期朋友圈疯转的“马云无人超市迎客，再不尽力你将无工可打”，“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点，无不展示着人工智能的快速开展，但在直木看来，人工智能之所以能获得突飞猛进的开展的背面，不能不说这些年来大数据长足开展的结果。人工智能和大数据有什么关系呢？如果我们把人工智能当作一个具有无限潜力的婴儿，某一范畴专业的海量的深度的数据就是喂食这个天才的奶粉。奶粉的数量决议了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决议了婴儿后续的智力发育水平。据数联寻英发布《大数据人才陈述》显现，现在全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据训练，都期望在大数据训练安排中学习最前沿的常识，找一份不错的作业。本文从4个方向让大家充分了解大数据，望对同学们的大数据从业有帮助：大数据就业前景大数据就业方向大数据就业薪资大数据职业发展一、大数据就业前景据作业交际平台LinkedIn发布的《2016年我国互联网最热职位人才陈述》显现，研制工程师、产品司理、人力资源、市场营销、运营和数据剖析是当下我国互联网工作需求最旺盛的六类人才职位。其间研制工程师需求量最大，而数据剖析人才最为稀缺。领英陈述标明，数据剖析人才的供应指数最低，仅为0.05，归于高度稀缺。数据剖析人才换岗速度也最快，均匀换岗速度为19.8个月。依据我国商业联合会数据剖析专业委员会核算，未来我国根底性数据剖析人才缺口将到达1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。二、大数据就业方向大数据范畴三个大的技能方向，这些不同的技能方向，对应企业的哪些招聘岗位？1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据训练的主体，现在IT训练安排的要点对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据剖析师 等2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只要很少的训练安排在做对应岗位：数据科学家、数据发掘工程师、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，更倾向于Linux、云核算学科对应岗位：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，大数据开发是根底。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪现已到达了 8K 以上，作业1年月薪可到达 1.2W 以上，具有2-3年作业经验的hadoop人才年薪能够到达 30万—50万，一般需求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。三、大数据就业薪资1、基础人才-数据分析师
北京数据分析平均工资：? 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。
2、大数据开发工程师北京大数据开发平均工资：? 30230/月。
3、Hadoop开发工程师北京hadoop平均工资：? 20130/月，取自 1734 份样本。
4、数据挖掘工程师北京数据挖掘平均工资：? 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；
5、算法工程师北京算法工程师平均工资：? 22640/月，取自 10176 份样本。
四、大数据职业发展最终一个问题，究竟哪些公司需求大数据人才？事实上，大到国际500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。现在，大数据人才数量较少，因而大多数公司的数据部分一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据剖析师、资深研讨员、部分总监3个级别。大公司可能依照应用范畴的维度来区分不同团队，而在小公司则需求身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研讨方向开展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。马云说“我们已从IT年代进入了DT年代，未来我们的轿车、电灯泡、电视机、电冰箱等将悉数装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT年代，数据将成为首要的能源，离开了数据，任何安排的创新都基本上是空壳。”总之，数据，是未来的全部。2018，选择北邮在线IT教育，帮你找份好工作！！
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