什么人适合学大数据(适合学大数据的四种人_手机搜狐网)

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适合学大数据的四种人_手机搜狐网 大数据是当下炽热的话题，这也衍生出大数据相关的岗位需求．目前大数据相关的岗位工资可观，人才需求量大。很多想了解或者转行的同学就经常问科多老师

适合学大数据的四种人_手机搜狐网

大数据是当下炽热的话题，这也衍生出大数据相关的岗位需求．目前大数据相关的岗位工资可观，人才需求量大。很多想了解或者转行的同学就经常问科多老师，大数据到底适合哪一类的人学习，学大数据究竟好不好呢。下面科多大数据老师就带领着大家一起来看看大数据究竟适合哪些人来学。

1、即将或现已毕业的计算机专业学生

现在许多大学毕业生毕业求职时空有一纸文凭，在技术和阅历上和企业的需求有很大距离，尤其是像计算机专业这样的工科类专业，很难找到一份满足对口的作业。在大学里面，计算机专业往往采用传统教育办法，老师说学生听。这样的办法很难保证学生对知识的吸收，加上传统应试教育中简直为零的实践着手操作操练，出现毕业生零基础状况也粗茶淡饭。

所以关于想要从事计算机相关专业的学生，参加IT操练，可以在最短的时刻内掌握技术、堆集项目阅历，在大学所学理论知识的基础上实力进阶，无疑是比较好的选择。

假设你不喜欢自己目前的作业环境或许作业薪资，而又换岗无望或许觉得作业前景不可观的人，那么你也可以考虑参加操练，学习一门技术，掌握一身赚钱的身手。像许多传统作业，例如土木工程、机械设计、医*等专业毕业的大学生，作业之后往往会发现地点作业作业环境恶劣，薪资待遇遍及不高，而且比自己入行早好几年的伙伴拿着和你简直相同的薪酬，越来越看不到自己的未来，变得苍茫不知所措。继续作业，毫无斗志，没有动力；换岗的话形似也不见多大起效，那么这样的你，不如趁“芳华正好”，跨行学习，在这个互联网+的大环境下，必定能有一番作为。

假设你是一个非计算机专业的在校大学生，因为不喜欢自己选择的专业，大学过得浑浑噩噩，毫无效果，靠着上课看小说、打游戏、刷剧度过了大学的前几年，挨近毕业面临找作业时，却发现处处受阻，专业对口作业面试通过率为0。那么，你不如趁着大学还未毕业，其他同学实习的时分参加一家IT操练安排。这样操练完结大学也刚好毕业，做到毕业、作业两不误，既没有浪费时刻，还能找到一份比班里学霸薪资待遇还要好的作业，这样何乐而不为呢？！

都知道现在人压力大，年纪轻轻就要面临买房买车，虽然家里往往会补助一部分，但每月的房贷车贷仍是压得喘不过气来。好不容易买了房和车，还要面临成婚生子乃至租房等各种压力。假设你也面临上述压力，每月的薪酬一发下来还没暖热乎，就被各个银行“克扣”走了，“月光战士”是你们的代名词。那么为了减轻压力，不如抽出几个月的时刻“配备”自己，参加一家大数据培训。或者你觉得自己经济压力过大，你可以考虑去参加业余时间班的学习哦，利用下班和周末的业余时间去学习这样一门技术。等到学成归来，科多大数据老师会推荐你就业，你所有的经济压力就会迎刃而解。

以上这四类同学就是科多老师总结的最适合大数据学习的人哦。总之一句话，大数据是一个零基础都可以学习的课程。如果你对大数据感兴趣，那么你就适合去学哦。

女生适合学大数据吗？会不会很难学

如果有条件的话，哪怕是读个专科也建议一定要读。但如果实在没办法无法读大学的话，也不好直接出去就开始打工，可以先去学点手艺或者技术，这样至少有一技之长，找工作目的性更明确，也知道以后该如何发展。当然如果实在没办法也可以去从事一些不要门槛的工作，先赚点学手艺的钱。今天就专门来分享一下女生学历不高可以学的几种手艺和技术，基本上都是与上手很快，学时很短，很快就能出来工作的类型，学好之后不管是收入还是未来的发展前途都是很不错的。甚至如果自己发展好了有一定底气了也可以自己创业，虽然辛苦，但不比有些大学生差：1、美甲纹绣——女生学这一门手艺其实是很不错的，毕竟女孩子都抵抗不了这些让自己变得更美好的东西，所以只要好好学，不管是自己开个小门店还是去找工作都是很容易的事情，这一行完全是靠手艺吃饭，所以技术好的话会更吃香，也不会缺少回头客。2、学会做甜品——女孩子都比较喜欢吃甜品，其实能够学会做甜品的话，还是挺有发展市场的，即便是没有本钱自己创业这一块也不难。当然前期还是建议可以去一些甜品店等地方先学习一些经验，有条件了之后在自己创业比较好，这方面找工作还是容易的。3、理发烫发——别看现在很多理发师都是男的，其实女生也是挺有市场的，尤其是很多女生其实更能够理解女生的想法。所以如果感兴趣的话，学理发烫发这个方向是挺不错的，毕竟理发这个是每个人都会需要的，手艺好的话，同样也不会缺少回头客。4、化妆——女生其实大多对化妆都还是很感兴趣的，但有些会化妆却不一定能好看，专业的化妆师其实还是很吃香的。不过这一行需要有一定的天赋和审美，不过大部分女生有想法的话可以尝试一下，如果手艺不错的话找工作是很容易的。5、美容艾灸——美容按摩这一块同样也是比较紧缺人才的，入行门槛也不高，因为基本上都是需要培训的，而这一行主要也看自身是否勤奋了，虽然算是吃青春饭的行业，但收入还是不错的，好好发展的话也可以有足够的时间思考以后可以做什么。6.城轨专业也不错，女生都喜欢这个工作、体面、工作稳定除此之外类似于学厨师、花卉培植、会计等都是比较适合的，其实现在有很多行业的入行门槛都不高，但大多都是吃青春饭的。如果口才比较好的话其实也可以考虑从事销售方面的职业，这类职业发展好的话，同样收入也是很不错的。最后，今天就暂时分享到这里了、想要了解更多有关填专业教育等相关的信息，可以咨询我！

哪些人适合学习大数据以及需要什么基础

随着国家战略的支持和大数据技术的快速发展，催生了大量大数据应用产业，马爸爸说过：传统行业不会消失，只有落后的传统行业才会消失。所以传统行业的转型迫在眉睫。看准时机的大学生或不想被时代遗弃的就业者早已按耐不住，蠢蠢欲动想要加入当下最时髦的前沿技术——大数据

因此，类似：零基础如何学习大数据?；怎样进行大数据的入门级学习?；如何进入大数据领域,学习路线是什么?；想学习大数据要掌握哪些知识?等等这些信息铺天盖地，当然这些也是目前大数据学习者关注度最高的话题。

「数据科学与大数据技术」专业早在16年就已得到教育部批复，成为新增专业。截至18年统计得出，开设大数据专业的高校有283所。这就意味着，距离第一批大数据正规军的出炉至少还需要3年左右，但这恰恰为跨行业、跨专业学习大数据的高技术人才提供了丰富的就业机会。

谁都知道转行有「风险」，决定需谨慎，很多人在考虑：自己都不知道大数据究竟为何物，更别妄想学好大数据；自己就是一个做苦力的，十指都放不到键盘上，怎么可能学习如此高深的技术等等。

今天这篇文章就告诉小伙伴们什么样的人适合学习大数据，学习大数据需要那些基础，套用以下这些「公式」，直截了当做出判决。

当前大数据入门学习者主要有三大类

应届大学生：缺乏工作经验和技能，对未来没有明确的规划，就业前景不清晰，期望通过学习大数据跻身前沿技术行业，希望在起点上就高于别人。

传统行业就业者：目前工作待遇不理想，上升空间有限或已进入职业瓶颈期，想要突破转行进入IT行业的在职人员。

相关IT行业从业者：有一定的IT基础，比如从事SQL开发、数据库或IT运维工作者，同样进入职业瓶颈期；或IT管理人员、销售人员等对项目实际运作情况只是停留在表层认知，想要进一步提升综合技能来怎加自己在行业当中的竞争力。

以上是最基础也是最典型的三类，当然还有很多人员由于种种原因想要加入大数据行业，不管怎样，自己都得先了解这个行业，在作出合理的抉择。

首先，要知道数据分析师通常分两类

一类是在专门的挖掘团队从事数据挖掘和分析的工作人员。如能在这类专业团队学习成长，无疑说是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、熟练应用挖掘工具的经验和很强的编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来有望成为技术专家。

另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。这类工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，需要从业者有运营思路和对产品清晰的认识。

其次，数据分析师的理想行业在互联网，但不是绝对，找到适合自己的路线并持之以恒，未来才不会迷茫。从行业的角度来看：

互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中电商企业尤为突出，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。

还有就是咨询公司，他们需要数据分析人才，而且相对来说，在这类公司的成长速度是惊人的，专业也会更全面。

再来说说金融行业，比如银行和证券类行业，该行业对数据分析的依赖需求越来越大。

最后是电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，18年云栖大会上联通就做了数字化转型计划，在严峻的竞争下，他们将越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。

了解完以上这些，咱们再来谈谈什么人适合学习大数据？

从大数据培训学校的角度来说，学大数据的学员一般都是专科及以上，具有统计学之类的知识；大数据专业，但是学习时间长、学到的太基础、找工作缺乏项目经验。

倒不是说零基础就与大数据无缘，但是相对来说，你的选择就要更加谨慎，考虑的因素更加全面一点，如果刚好你又是一个自律性特别差、学习效果不理想的人，还是建议您去找一家靠谱的大数据培训机构进行系统学习（系统课程、实战经验的老师），可以少走弯路，节省时间。

学习大数据可以用兴趣、付出和机遇来概括。但要做到出类拔萃，除了这三点，还需要一点点天赋，这里的机遇是指你遇到的职业发展平台、商业环境、导师和同事。或许做到优秀，只需要自己更加的努力+兴趣，而这个兴趣是可以后天培养的。

大数据专业的深度和广度是其他信息技术无法比拟的。人们无法在有限的时间内对全部知识进行全面掌握。学习大数据，要避免全而不精的壁垒，要根据自己现有的知识储备和就业意向，做一个恰当的职业定位，对于转行业的学习者，做好职业规划更是尤为重要。

文末小编祝愿小伙伴在19年都可以心想事成、自我突破！

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精算,简单的说就是依据经济学的基本原理,运用现代数学、统计学、金融学及法学等的各种科学有效的方法，对各种经济活动中未来的风险进行分析，评估和管理，是现代保险、金融、投资实现稳健经营的基础。精算师，通常被认为是受过系统、全面的精算基础教育，经过综合、实战的精算职业培训，集专业技术和管理技能于一身的专门型、复合型高级金融人才.精算师系指利用或然率与统计方法处理保险业务之经营及其相关问题之专家。精算师之主要工作包括保费之计算、各种准备金之提存评估、长短期资金运用绩效预测及股利分配等。精算师资格之取得多由通过各国精算师考试而来。精算师可专精於人寿保险、财产保险、意外险或退休金制度。精算师是经过金融保险监管部门认可其从业资格的个人。精算师在数学、统计、财务、组织及分析方面具有广泛的技能，他们运用精算知识从事评估承保风险、厘定保险费率、提留准备金、安排分保额和进行偿付测试等工作。传统上精算专业大多运用于保险公司和参与社会保障体系的设计，而今天精算师被定位于更广泛的领域，如商业银行、金融中介、长期资本项目等。凡是需要处理风险的领域，精算师都能发挥作用。与会计师、律师和医生等职业相比，精算师是一项人数不多、专业性更强的职业。根据美国1999年的职业评级历书(jobsratedalmanacbyleskrantz)对美国的250种职业进行的评定和排名，精算师被评为最好的职业。目前，在国内有12个国际精算师资格考试中心，每年进行2次考试。从2000年开始，国际精算师资格考试由原来的22个科目合并为9个，这9个科目分别是：精算学的数理基础、利息理论，经济学和财务学、寿险精算模型、精算建模理论、基本精算原理的应用、财务学和投资学、应用模型、高级专业化精算实务(分个人人寿、健康和团体人寿、监督管理、退休金、财务、投资6个方向)、精算专业进修。

大数据适合什么人学，对学习者有哪些要求_千锋教育

大数据学习是当下很热门的学习，吸引了很多朋友们的加入，对学习人群没有很大的限制，大数据适合什么人学，最好是具备大专以上学历的，年龄在20-32岁之间的人，这部分人群最适合学习，我们接下来具体了解下。

1、应届大学生

应届大学生如何找工作遇到障碍，没有明确的职业规划，前途比较渺茫，建议大家学习大数据，因为大学生的学习能力强，转型快，上升空间大，大数据未来就业前景非常好，对于大学生来说是不错的选择。

在传统行业干了多年，待遇上升空间，职位上升空间都不大了，如果想要寻求新的发展机会，大数据就是不错的选择，人才需求量大，薪资水平逐步攀升，发展空间很大。

这类人群有着丰富的IT基础，能够从事SQL开发、数据库或IT运维工作者，但是在IT行业遇到了瓶颈期，想要进一步提升自己的综合技能和核心竞争力。这部分人群因为有经验，对大数据有独到的理解，会成为大数据领域的大咖级人物，职位和待遇都会有很大的突破。

了解了以上几个种类以后，我们接下来再来了解下大数据学习对学习者有哪些要求。

1、逻辑思维能力要强

大数据学习对逻辑思维能力要求非常高，因为需要逻辑推理，需要从一堆数据中推理出和业务有关的信息，所以如果逻辑思维能力不太强，学习进度会非常慢。

兴趣是最大的学习动力，只有对大数据感兴趣，才能坚持下去，有很大的决心和毅力。

大数据岗位要求，很多写着要求专科以上学历，大型公司则要求本科以上学历。所以没有大专学历以上的人，不适合学习大数据。

了解了以上的学习要求和学习人群后，大家应该能够判断出自己是否适合学习大数据，希望能给大家带来借鉴和参考。

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大数据适合什么人学_学业无忧网

大数据的学习任何人都可以，但是，逻辑思维能力较强，有数据背景，对大数据行业感兴趣，具备大专以上学历的，年龄在20-32岁之间，相关IT行业从业者的人比较适合学习。以下是一些适合学习大数据的人群：

1、逻辑思维能力较强：在我们查看数据分析相关岗位要求时，可以看到在几乎所有的招聘要求中都会要求“逻辑思维能力强”。在日常工作中，大数据人才运用最多的就是逻辑推理，需要我们从一堆数据中推理出和业务有关的信息，这就需要我们具备相应的能力。

2、对大数据行业感兴趣：兴趣是学习的动力，只有对大数据感兴趣，才会有坚持学下去的决心和毅力。

3、大专以上学历：由于大数据岗位是偏向技术岗位，最人才要求是比较高的。很多招聘公司都要求至少专科以上学历，大型公司则要求本科以上学历。

4、适合人群四：相关IT行业从业者，有一定的IT基础，比如从事SQL开发、数据库或IT运维工作者，同样进入职业瓶颈期；或IT管理人员、销售人员等对项目实际运作情况只是停留在表层认知，想要进一步提升综合技能来怎加自己在行业当中的竞争力。

5、数学和统计学背景：对数学和统计学有一定的理解和兴趣，善于分析和解决问题的人可以在大数据领域中获得优势。

6、计算机科学背景：具备计算机科学基础知识，熟悉编程和算法的人可以更好地理解和应用大数据技术。

7、数据分析师和业务分析师：已经从事数据分析或业务分析工作的人可以通过学习大数据技术，提升自己在数据处理和洞察方面的能力。

8、数据工程师和数据库管理员：已经从事数据工程或数据库管理工作的人可以通过学习大数据技术，拓宽自己在大数据生态系统中的技能和知识。

9、对新技术和创新感兴趣的人：大数据领域是一个快速发展和创新的领域，适合对新技术和创新有强烈兴趣的人学习。

总之，大数据适合对数据分析和数据处理感兴趣，并愿意通过技术手段解决实际问题的人学习。无论你是数学背景、计算机背景还是已经从事相关工作，学习大数据技术都可以为你提供更广阔的职业发展机会。

1、数据分析岗位

至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

有较强的编程能力，精通至少一种编程语言，Java/Scala/Python等；熟悉Linux平台、深刻理解机器学习项目的完整流程、熟悉常用机器学习算法和框架；熟悉Hadoop/Spark等大数据开发技术，有分布式开发经验。

掌握Hadoop及其生态内框架的开发技术，就是进入大数据领域的必经之路。Hadoop本身是用java开发的，所以对java的支持性非常好，但也可以使用其他语言。因为Hadoop是运行在Linux系统上的，所以还需要掌握Linux的知识。

熟悉Linux、Unix的常见服务搭建、配置、管理、维护、性能调优及故障诊断；至少掌握hell、perl、python等其中一种脚本语言；熟悉Hadoop、Hbae.kafka等大数据技术。

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大数据爆发，我们要不要学？适不适合学？

最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。

目前大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，高薪的代名词，完全属于“高大上”技术，但是其实很多人并不清楚大数据到底是做什么？用的什么语言进行操作处理？当数据的存储单位不断扩大，大数据技术是如何处理这些海量繁杂数据的呢？

在国外的社交媒体看到过一段关于大数据的描述：

BigDataisliketeenagesex:Everyonetalksaboutit,nobodyreallyknowshowtodoit,everyonethinkseveryoneelseisdoingit,soeveryoneclaimstheyaredoingittoo。

这段话虽然有点调侃的意味，但也反映出其实很多人对大数据真正做什么的并不了解。

就目前来讲，大数据主要分三大技术领域和方向

方向一：Hadoop大数据开发方向

方向二：数据挖掘、数据分析&机器学习方向

方向三：大数据运维&云计算方向

从现在招聘网站的信息来看无论哪个方向前景和钱景都很不错。

大数据主要涉及框架有Hadoop，Spark、Hive、scala等，很多人都会问python和大数据有什么关系和区别呢？

简单来讲大数据工程师（Java）需要精通大数据的多个组件原理，熟练运用其进行业务开发，技能要求：Java、Scala，Hadoop，Hive，Spark，Zookeep等。

数据分析师（python）需要有一定的脚本语言基础，对数据敏感面，对常规唯独指标的概念和计算逻辑非常熟悉，对日志系统和统计系统有一定了解更好。技能要求：统计学常识，Hivesql，python。

打个比喻的话，如果说大数据工程师（java）是一个军队，因为它是做整个生态系统的。那么python是特种兵，只是这个生态系统的一部分而已。从前景上看大数据工程师（Java）的发展更具优势。

DT时代，大数据的核心价值是从庞杂的数据背后挖掘和分析用户的行为习惯和爱好，其创造的价值与我们的生活息息相关，例如可以用大数据的分析来改善城市交通管理；可以分析人们的身体健康情况、保障市民的医疗和健康条件；还可以分析和防止犯罪行为等。一些实际商业案例如信用卡公司VISA使用Hadoop，能够将处理两年内730亿单交易所需的时间，从一个月缩减至仅仅13分钟；The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房等等。

看了以上例子应该也能感受到大数据的强大力量，技术日新月异，作为技术储备，毕竟多一项技能多一种选择，相信很多朋友也有兴趣想深入学习了解一下大数据，在这里给大家推荐一个免费的大数据特训营，由2位10年经验架构师和2位百度大数据工程师主讲。7天的时间带大家快速理清大数据学习的逻辑与思路，快速体验大数据能做什么！怎么做！

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Jesson老师

复旦大学计算机硕士，10年以上研发经验。曾就职于华为、百度、平安等知名互联网公司。近几年埋首大数据领域相关技术，对神经网络、机器学习有深入了解。热爱新技术，乐于学习与分享。

Brave老师

高级软件架构师，11年软件开发经验，曾任金蝶（中国）软件公司技术顾问，卫华集团高级需求分析师，曾主导开发多个大数据项目，精通Kafka、Spark等大数据相关技术。

Franco老师

百度数据仓库高级工程师，曾任猎豹移动推荐算法工程师，newsrepublic海外推荐信息流推荐算法工程师，精通大数据算法推荐，有丰富的大数据项目开发经验。

Lee老师

目前就职于百度，大数据开发岗位。5年研发经验，曾就职于BAT等一线互联网公司，精通Java开发，对大数据有深入的研究，喜欢前沿技术，热爱踩坑。

著名物理学家牛顿曾说过“我之所以能成功是因为我站在巨人的肩膀上”，想要学习和入行一门新的技术跟着有经验的人学习，多点和前辈们交流分享，你会发现，事情远比自己瞎搞简单的多，学习也就事半功倍了！

学习模式

这个特训营与一些直接录制好的不完整自学视频不一样，有其独特的特点：

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四位拥有丰富大数据项目实战经验，来自互联网一线企业老师联合主讲

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大数据这个方向的入门职业有哪些

推广类，搜索类，统计类，例如：腾讯百度，58360等等都是需要大数据的统计。

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