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什么是大數(shù)據(jù)專業(yè)？大數(shù)據(jù)就業(yè)發(fā)展前景怎么樣？

2022-06-20 14:24:53　|　來源：中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)
       大數(shù)據(jù)指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有五大特點，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。
大數(shù)據(jù)的用法傾向于預(yù)測分析、用戶行為分析或某些其他高級數(shù)據(jù)分析方法的使用。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，給我們的生活帶來了全新的改變，在海量信息時代，我們獲取信息的方式、以及能獲取的信息越來越多，但是集合很多的人力物力都沒有辦法有效整理的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以解決，大家都說一句話，掌握了數(shù)據(jù)，就是掌握了未來，那么學(xué)大數(shù)據(jù)自學(xué)好還是參加培訓(xùn)好呢?
要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)你至少應(yīng)該知道什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)一般運用在什么領(lǐng)域。對大數(shù)據(jù)有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數(shù)據(jù)究竟是否有興趣，如果對大數(shù)據(jù)一無所知就開始學(xué)習(xí)，有可能學(xué)著學(xué)著發(fā)現(xiàn)自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需要先對大數(shù)據(jù)有一個大概的了解。
一：大數(shù)據(jù)技術(shù)，行業(yè)發(fā)展好么？
1. 國家大力支持
首先國家在2015年發(fā)布了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，其上升為國家戰(zhàn)略，提出到2020年，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)突破1萬億，加快建設(shè)數(shù)據(jù)強國
2. 產(chǎn)業(yè)進入爆發(fā)階段
根據(jù)信息網(wǎng)近幾年的統(tǒng)計，大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展爆發(fā)趨勢，大量企業(yè)涌入，大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)模在2020年以后突破萬億。
3. 應(yīng)用場景廣闊
大數(shù)據(jù)應(yīng)用已深入物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、5G、電商、金融、游戲、交通、傳媒、醫(yī)療、房地產(chǎn)、政務(wù)等各行各業(yè)。
4. 人才缺口大
自2015年以來，隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)企業(yè)猛增，對大數(shù)據(jù)人才的需求也不斷翻倍，截止到2020年，人才缺口達(dá)230萬。
5. 就業(yè)薪資高
大數(shù)據(jù)工程師崗位薪資，根據(jù)信息網(wǎng)統(tǒng)計，平均月薪高達(dá)23K，明顯高于互聯(lián)網(wǎng)其他技術(shù)崗位，其中1年工作經(jīng)驗的，月薪平均為12K，三年以下工作經(jīng)驗，月薪平均為18K，三年以上工作經(jīng)驗，薪資平均為25K。
二：大數(shù)據(jù)崗位，職業(yè)生涯是怎么樣的？
1. 大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，工作1-3年，年薪18萬以上。
2. 高級大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，工作3-5年，年薪28萬以上。
3. 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，工作5-8年，年薪40萬以上。
4. 大數(shù)據(jù)技術(shù)總監(jiān)，工作8-10年，年薪55萬以上。
5. 大數(shù)據(jù)首席數(shù)據(jù)官（CDO），工作10年以上，年薪85萬+。
三：大數(shù)據(jù)崗位，需要學(xué)習(xí)哪些技術(shù)技能，具體分為哪幾個階段？
1. 基礎(chǔ)核心：JAVA基礎(chǔ)，JAVA面向?qū)ο?，JAVA高級特性等。
2. Hadoop：可視化，Apache Hive，linux/ELK技術(shù)棧等。
3. Spark：Scala編程，F(xiàn)lume數(shù)據(jù)采集，Apache kafka等。
4. Python：常用庫，數(shù)據(jù)采集，Python編程等。
5. 構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺：Hive ETL處理，Oozle任務(wù)調(diào)度，Kafka與Flume應(yīng)用等。
6. 流處理平臺：Flink基礎(chǔ)，F(xiàn)link Sql，Confluent等。
7. 機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘原理，ALS算法，邏輯回歸等。
8. 大數(shù)據(jù)優(yōu)化：認(rèn)證，授權(quán)，數(shù)據(jù)保護等。
9. 阿里云大數(shù)據(jù)：實驗環(huán)境搭建，阿里云認(rèn)證等。   
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