學大數據專業要工作經驗嗎
A. 學大數據到什麼程度好找工作
1：在技術行業里，首先就是要掌握好專業技術，要是技能都不達標，那回么哪家企業會僱傭你呢答?一名符合企業用人要求的大數據工程師，需要對機器學習有了解，有演算法實現經驗;精通MapRece核心思想，熟悉分布式計算模型，具有良好的數據結構、演算法功底; 對數據分析新技術敏感，有一定獨立分析，技術研究能力。
2：除此之外，還需要精通Spark相關項目，有machine learning實際編寫經驗;精通hadoop相關開源項目，有MapRece/HBase/Hive/Impala實際經驗;掌握Flume、Kafka、Zookeeper、NoSql等關鍵技術;對大數據基礎架構和平台有深刻理解，會使用Flume、Sqoop或其他ETL工具等等。
3：當你能夠熟練掌握以上技術的時候，找到一份高薪的好工作不是問題。目前大數據工程師的薪資待遇是很可觀的，一線城市的大數據工程師，月薪突破15K非常簡單，實習期的薪資也是8000起步。
B. 大數據專業好嗎
大數據時代，很多學校都開設了大數據相關的專業和課程。日前，在教育部公布的高校新增專業名單中，有32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。
「大數據」專業學什麼？
方向一：數據挖掘、數據分析&機器學習方向
方向二：大數據運維&雲計算方向
方向三：Hadoop大數據開發方向
精通任何方向之一者，均會 「 前（錢）」途無量。
三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了 8K 以上，工作1年月薪可達到 1.2W 以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑！
「大數據」專業畢業以後干什麼？
事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
①目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。作為交叉型學科，大數據的相關課程涉及數學、統計和計算機等學科知識，「數據科學與大數據技術」專業也強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。
②該專業重點培養具有以下三方面素質的人才：
一是理論性的，主要是對數據科學中模型的理解和運用；
二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力；
三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。
大數據人才缺口達150萬
各大高校緊鑼密鼓啟動大數據人才培養，緣於大數據時代催生的大量相關人才缺口。
全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細分析報告顯示，預計到2018年，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間，對於懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000！
盡管目前有很多大數據工作者只是擁有一個本科學士學位，或者僅接受過簡單的訓練，但是在互聯網時代，每天都有海量的數據信息產生，數據的處理變得越來越復雜，很多大公司已經在尋求擁有更高學歷的高手來補充自己的實力。
C. 大數據專業好學嗎
大數據專業：
全稱：數據科學與大數據技術，強調交叉學科特點，以大數據分專析為核屬心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科
大數據專業屬於交叉學科：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。 此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合...
開設課程：
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、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。
「大數據」方向：
方向一：數據挖掘、數據分析&機器學習方向
方向二：大數據運維&雲計算方向
方向三：Hadoop大數據開發方向
當前整個IT行業對於大數據人才的需求量還是比較大的，近幾年相關方向研究生的就業情況還是比較不錯的，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上升的發展趨勢。
D. 學大數據專業能從事什麼工作
大數據的就業崗位還是很多的，大數據崗位高薪清單對於求職者來說，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麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，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ETL
2 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。並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體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於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並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，出於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，然後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並預測未來的表現。
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並預測未來的表現。
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，並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，並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伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。
E. 大數據專業需要學幾年呀
一是大數據開發，學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、Docker容器引擎、ElasticSearch、並發編回程等，可以參考加米穀大數答據開發課程由國家大數據標准組成員+企業大數據總架構師+企業項目經理聯合研發課程（萬行級代碼，企業真實項目實戰）。大數據學習雖然並沒有多簡單，但是通過努力，零基礎的朋友也是完全可以掌握大數據技術的。
二是數據分析與挖掘，學習Python、資料庫、數據倉庫、網路爬蟲、數據分析與處理等，重要的是：理論知識+軟體工具+數據思維=數據分析基礎，具體學習內容可以參考加米穀大數據分析與挖掘培訓課程，最後要把這些數據分析基礎運用到實際的工作業務中，好好理解業務邏輯，真正用數據分析驅動網站運營、業務管理，真正發揮數據的價值。
一般參加培訓的話，五個多月時間就可以了
F. 學大數據需要什麼條件嗎
如 果 是 想 去高 端 班的話， 好 程序員 他 們 是 需 要 大 專 及 以 上 學歷 的，還 需要有 一 定 基礎， 通過考核才能 學 習的 。
G. 學大數據以後可以做什麼工作
1. 數據分析師。
數據分析師 是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
2. 數據架構師。
數據架構師是負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作 ，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。
從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平台的資料庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。
3. 數據挖掘工程師。
一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。
成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體之一，參與過完整的數據採集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和演算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-rece等。
4. 數據演算法工程師。
在企業中負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，將業務場景與模型演算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型演算法構建，整合等；制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范並落地實施。
需要具備的知識有：扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用演算法；熟悉大數據生態，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapRece、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規模並行計算的基本原理並具有實現並行計算演算法的基本能力。
5. 數據產品經理。
數據平台建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統計協助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發現數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發實施，並保證業務目標的實現；進行數據產品開發。
需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有扎實的分析理論基礎，精通1種以上統計分析工具軟體，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟體,熟練使用SPSS、SAS等統計分析軟體其中之一 ；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發流程 。
H. 學的大數據，以後好找工作嗎
如果你專業學的好，以後還是很好找工作的，因為現在是大數據的時代，這方面還是很吃香的。
I. 大數據專業主要學什麼出來好找工作嗎
大數據課程難度大抄，有本科學歷要求！但工作需求大，匯報高！
大數據學習內容主要有：
①JavaSE核心技術；
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；
③Spark相關技術、Scala基本編程；
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。
工作崗位列舉幾個熱門：
初級大數據離線處理，薪資10000-13000；
Spark開發工程師，薪資14000-16000；
Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；
大數據開發工程師，薪資20000+。
你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。
北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍
J. 學大數據好找工作嗎
一個行業前景好不好，主要是從以下幾點來分析判斷。
一是要符合國家未來發展的趨勢以及回未來走向。具體來答講就是國家層面重不重視，政策多不多。
二是身邊的朋友聊天的時候，經常提到的領域。
三是上招聘網站，上面的招聘崗位數量以及薪資標准。
四是問身邊的在這個行業的朋友，這個領域未來的發展。
大數據還是相當不錯的，作為國家戰略，上至中央、下至各級政府，大數據政策一波接著一波。你打開智聯，前程，拉鉤等各大招聘網站，你自己就能看到大數據工程師和數據分析師的需求量以及薪資標准。你問問你身邊做it技術的朋友，你就知道很多公司幾年前都在往大數據去布局，對於很多人來講，學習大數據已經不是以後的事情了，是現在必須了解和掌握學習的。