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学大数据开发有前途吗？

数据,人才,技术学大数据开发有前途吗？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

学大数据开发有前途吗？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

现在已然是大数据时代，可还是有些小伙伴在担心大数据培训完之后会不会找不到工作，毕竟参加大数据培训的小伙伴这么多，而且学习水平都不一样。下面小编就根据大数据培训后的就业前景怎么样来给小伙伴们分析一下。

大数据培训后当下人才需求量

随着网络科技的不断进步，存储技术、运算技术的迅猛发展，从而带动了大数据的产生与发展。在这种市场条件下，无疑市场对大数据人才的需求量是非常大的，这就使大数据技术有了用武之地。当然大数据技术的含金量比较高，相应的人才价值也相对比较高。所以小伙伴们不用考虑大数据培训后找不到工作的问题，现在只需要端正态度，夯实自己大数据技术基础，积累项目实战经验。

大学开设大数据相关课程

根据当下市场来看，大数据已然是未来科技发展不可磨灭的一部分，在某种程度上代表着未来科技的发展与崛起。现在根据市场的需求，如今很多大学已经开了大数据相关课程，向社会输入大数据人才，在这良好的就业环境下，大数据未来的发展前景还是很好的。

怎样入行大数据

想学习大数据无非有两种方式：一是自学大数据，二是参加大数据培训。小编认为零基础的小伙伴参加大数据培训是一个不错的选择，因为大数据是综合性比较高的一门技术性学科，如果自学的话很容易学不全面，而无法实战，在大数据培训班这些问题完全可以迎刃而解。

以上就是关于“大数据培训后的就业前景怎么样”作出的分析，希望对小伙伴们有所帮助！如果屏幕前的你，对大数据感兴趣，可以了解一下尚硅谷大数据培训班的大数据培训课程，该培训课程罗列了更多的大数据技术知识点，让你更全面的、更系统的、更清晰的了解大数据技术。

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

回答于 2019-09-11 08:43:50

这种问题不能瞎答乱答，要讲基本道理的。泛泛而论，我认为大数据开发有前途，但是你得考虑清楚未来的路径。（大数据开发的几个发展路径和建议在文末，可以直接拉到结尾直接看，然后再看中间的分析内容）。

最近三年“大数据”这个词很火，火爆异常，各种培训班开课广告满天飞。但是很多开课的忽悠师傅也不知道大数据分析师、大数据研发工程师、大数据建模工程师、大数据挖掘工程师等等有什么不同或者差异。

相信提问的兄弟，也不确定大数据开发具体和大数据有什么关系？和别的开发有什么不同？为什么大数据开发有前途？

本回答尝试从个人工作中的接触和朋友的经验分享总结整理一下，以供参考。

开宗明义，大数据目前笼统一点的岗位划分是：

数据科学家\u0026数据工程师\u0026数据分析师。

对大数据这个新的细分领域来说，干活的人有几种：

一种是用大数据的，就是数据科学家，或者数据分析师；

一种是开发大数据平台的，就是平台开发工程师。

当然交叉起来还可以继续细分，挖掘、建模都可以成为单独的职位。

我们不扯远，专注讲大数据开发好了，类似建筑行业里面砌砖的。

大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，数据来源广；

数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件等）；

数据量大（最少也是TB级别的、甚至可以是PB级别）；

数据增长速度快。

所以，大数据开发更多要重视大数据量+多种格式的清洗+大量数据的分析和复杂模型建模+随时应对变化的数据量和数据结构+高深点的需要注意底层技术提高应用效率。

我认为通用型的大数据开发需要了解整个领域的技术框架

——具体进入某个公司的大数据开发团队后，可以就该团队的技术框架深入钻研

——但是如果是进入某公司去负责一整块大数据开发的话，还是需要了解和熟悉整个领域的技术框架的。

介绍大数据相关的工作前我们先了解下大数据的处理流程

我们看到好多略有差异的思路，但是总结起来，无非就是：

1、数据源整合和数据收集：结构化数据+不完整结构化的数据（大多数外部数据源都很乱，各位以后做这个一定会面对很多提供方自以为牛逼的数据）+非结构化数据；前段时间，我遇到一个自称做了5年数据分析的健身房老板，说自己也懂大数据分析。。。我问了下他有多少数据量。。。他说5000条客户数据，我去。。。

2、导入数据库：先结构化，这一步很难，很多人都不知道商务数据需要把主数据和业务数据分开表格——你怎么能在客户数据表上面放交易数据呢，这是一对多关系阿。

3、数据清洗。

4、数据建模。

5、数据分析。

6、数据报表和仪表板。

在前面做好2步做好后，后面就是持续的重复工作。当然需要不断根据业务要求做新模型。

那么在整个过程里面需要学习什么呢？

第0步：最基本的是学好Linux；

第1步：学好数据获取工具，包括数据库（SQL、Hadoop、Hive）；爬虫工具（Python和Java，以及对应的库，比如Py的爬虫库和数据处理库等）；

第2步：数据处理层，SQL、Hive、Excel、Python和相关库、R等；

第3步：建模层。

第4步：可视化工具，参见上图。

你会发现，这里面东西太多了，你能做的也很多。

既可以当企业的服务于业务部门的数据分析和数据应用开发人员（比如给销售部门做呈现数据工具，比如给企业IT部门做分析简化模型工具）；

也可以给外部大数据工具供应商当开发人员；

也可能给开课讲工具应用和分析模型。

学好数学和业务，还能转数据分析师和挖掘工程师。

你说，前途好不好？

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回答于 2019-09-11 08:43:50

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