大数据专业好学吗，前景如何？

马上高三，我是数学课代表，关于概率的内容学的很好，几乎没用太多不会的，或许是没遇到太难的吧，就是想问一下，如果只考了比一本线多二十分的话，选大数据还好吗，能学好大学的大数据专业吗？或者会不会有难就业的情况？
谢谢解答！

随着互联网、物联网和人工智能等技术的不断发展，大数据技术逐渐进入人们的视野，成为一个备受关注的热点话题。那么，大数据专业好学吗？前景如何？下面我们来一起探讨一下。
一、大数据专业的学习难度

大数据技术是一种综合性的技术，需要掌握多项技能。首先需要掌握的是基础的编程语言，如Java、Python等，同时还需要掌握数据库的基础知识、Linux 系统的基本操作等。在此基础上，还需要学习一些大数据技术的基础知识，比如Hadoop、Spark、Hive等。

总的来说，大数据专业的学习难度还是比较大的，需要有较强的自学能力和持之以恒的学习态度。但是，相对于其他技术领域来说，大数据技术发展较快，学习起来也比较有乐趣。
二、大数据专业的就业前景

大数据技术是一个新兴的技术领域，随着互联网、物联网和人工智能等技术的不断发展，这个领域的就业前景也越来越好。目前，大数据技术已经广泛应用于金融、电商、物流等领域，成为企业信息化建设的重要组成部分。

根据数据显示，目前大数据专业的薪资水平也较为优越，大数据工程师的平均薪资在 18000 元左右，而高级大数据工程师的薪资更是高达 30000 元以上。

三、大数据专业的发展趋势

随着大数据技术的不断发展，大数据专业的发展也呈现出以下几个趋势：

1. 大数据技术将更加普及

随着大数据技术的不断成熟和普及，越来越多的企业开始应用大数据技术，而这也将促进大数据专业的发展。

2. 大数据技术将更加精细化

随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始关注大数据的精细化管理。这也将促进大数据专业的进一步发展。

3. 大数据技术将更加智能化

随着人工智能技术的不断发展，大数据技术也将更加智能化。这将进一步拓展大数据专业的应用领域，推动大数据专业的发展。

现在也可以说，大数据专业是一个充满机遇和挑战的领域。虽然学习难度比较大，但是就业前景较好，发展趋势也比较明朗。因此，如果你对大数据技术感兴趣，不妨考虑学习一下，开启你的大数据之旅。
四、如何学大数据？

开发入门： Linux入门→MySQL数据库
核心基础： Hadoop
数仓技术：Hive数仓项目
PB内存计算 ：Python入门→Python进阶→pyspark框架→Hive+Spark项目
正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点：

1.学习基础的编程语言(java,python)
2.掌握入门编程基础（linux操作，数据库操作、git操作）
3.学习大数据里面的各种框架（hadoop、hive、hbase、spark）
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。


首先了解大数据基础知识

1. Java基础或者python基础
2. hadoop、 hbase、 spark/flink的基本原理（掌握基础知识，会用工具）
3. kafka的原理
4. kafka在大数据中的应用（kafka是一个消息队列，可以用来存储、管理和分发数据）
5. Hadoop的发展（Hadoop是一个开源分布式系统，主要用于存储、处理、分析和可视化数据）
学习 Hadoop生态系统

Hadoop生态系统的学习重点在组件、 HDFS和 Yarn等方面，同时也需要对 Hadoop系统架构有较好的了解。
学习 Hadoop生态系统需要学习以下几个方面的知识：
1. Hadoop文件系统：主要包括 HDFS、 MapReduce和 HDFS+ MapReduce的集群管理、数据存储等；
2. Yarn: Hadoop核心组件，主要负责将原始数据映射为分布式的数据结构和计算。
3. HDFS: Hadoop重要的存储方式，在大数据环境下需要考虑的主要问题之一，包括分布式文件系统、分布式计算等。
学习 BI工具

BI是基于数据仓库和报表系统，结合商业智能软件，通过一定的技术手段进行分析和展现，为企业提供商业智能分析、管理决策支持等服务的商业智能软件。
学习 BI工具是为了更好的做数据分析，也是为了更好的利用数据。这是一种专业的大数据分析工具，因为 BI工具可以在数据库中使用 SQL语句来创建数据仓库，然后通过各种查询引擎和报表引擎来展示数据。
学习 BI工具需要具备以下几个方面：
1. SQL语法知识
2. ETL （数据集成）
3.存储过程知识
4.各种分析模型知识
5.各种 BI报表工具的使用
11. OLAP （联机分析处理）
12.可视化分析工具（DataFrame）
掌握数据挖掘算法

数据挖掘是从大量数据中挖掘出潜在的有价值信息和知识，主要目的是根据数据的内在联系来推断数据。
数据挖掘主要包括聚类、分类和回归分析三种算法，其中最常用的是聚类算法，包括聚类算法的基本概念，聚类算法的常用过程以及实例，并将其应用到实际问题中。
对于初学者来说，聚类算法相对简单，学习也比较容易，掌握了一种方法之后就可以尝试其他的方法。
而分类和回归分析则要掌握比较难一些，主要原因在于分类和回归分析不仅仅需要掌握相应的算法还需要具备一定的理论基础才行。
但是掌握了各种常见分类方法之后就可以进行数据训练了。
最有用的学习方法：就是自律，遇到自己不会的编程题就是多练多敲，第一次不会就照着抄，第二遍就是半抄半写，第三部就是自己写，写不出来了再去看一下哪里有问题，这样学到的才是自己的，一定不要死记硬背，要去理解着去写。
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python基础

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大数据开发基础：

• 2022 Hadoop 入门视频教程 - 1. Hadoop 导学
  
• Python 数据挖掘基础教程 - 1. 环境搭建
  
• 4 天 Spark 3.2 入门到精通（Python 语言） - 1. PySpark 导学
  

项目：

• 大数据 Hive+Spark 离线数仓工业项目 - 1. 课程目标
  
• 大数据项目实战：企业级离线数据仓库 - 1. 教育项目的基本介绍
  
• 有没有简单一点的 Python 小例子或小项目？
  
• 入门python有什么好的书籍推荐？
  

！！！耗时一年，我的数据分析书籍出版了！！！
不能以分数来决定选择什么专业，得看你自己的兴趣。
我见过名校毕业的 大数据学的一塌糊涂，也见过普通一本，大数据学的很6
主要是看自己的努力的程度，因为大多数都还没有到拼天赋的程度
那么大数据的前景如何？
我自己是做数据分析的，在某大厂，算是比较资深的。
前景无非分为：
1.工作好不好找
2. 待遇方面
3. 发展前景等

• 工作好不好找
  

现在基本上所有的企业都需要数据分析,
比如传统国企行业, 三大运营商, 电信, 联通, 移动, 对数据分析的要求有绝对的干需,
还有银行业, 比如汇丰银行，招商银行, 广发银行,
外企: 宝洁, 领英, eBay， 微软, IBM， Airbnb, uber, facebook, google 等
互联网: 互联网的行业简直就是数据分析师的重大需求地， 为什么呢, 你想想淘宝， 微信， 百度， 微博是不是你经常在用的app, 这些经常被用户使用的就会拥有很大的用户体量, 这些就是我们所说的大数据， 这些大数据要想挖掘出数据的价值， 就很依赖 数据分析
传统零售业: 美的, 立白， 屈臣氏也是大批量在招数据分析
这些数据分析岗位可以去 拉勾网， Boss直聘, 脉脉， 领英上找
数据分析师, 市面上的岗位很多, 主要就是看你自己水平
2. 待遇方面
整个市面上的工资待遇不同的公司差距较大， 但总体来说, 基本上都是在10k 起步， 高的可以达到30k 以上， 根据你的背景以及工作年限而定的
从初级分析师到中级到高级到专家， 工资也会随之飞跃








3. 发展前景
数据分析师的发展总体来说, 后期主要有几条路线
(1) 数据分析师专业路线， 这种到后来基本就是成为数据分析专家， 成为一个专业方向的专家
(2) 转管理, 这种到后期基本是成为数据分析组长或者总监，来管理一个组或者一个部门
(3) 转其他方向, 数据分析因为是跟业务很紧密的一个工作, 所以就可以往产品运营方向来转,或者往数据产品方向来转
那么前景这么好的数据分析师是如何学习的？
总的来说，数据分析的完整的知识路线分成五个部分:
1.数据体系的搭建
什么是数据体系搭建？

• 确定好数据指标
  
• 把指标可视化出来做成报表
  
• 把报表组织在一起
  

如何学习？
<a href="http://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzI1MDAxODkwOQ%3D%3D%26mid%3D2247483717%26idx%3D1%26sn%3D3599ee1476ebfcce1bbfe1b84cc80a7a%26chksm%3De989ec77defe656191a6540d231db6e03029f6d8471c467d51bf74b6237161711951ae610179%26scene%3D21%23wechat_redirect" class=" wrap external" target="_blank" rel="nofollow noreferrer">PM和DS必须懂得数据运营指标搭建
产品和数据应该懂得的AARRR
2. 数据分析方法和思维
数据分析方法和思维是什么？

• 面对数据问题采用的方法和思维
  
• 学会了这些知道如何去分析问题
  

如何学习？

• 数据分析方法和思维—RFM用户分群
  
• 数据分析方法和思维—相关性分析法
  
• 数据分析思维和方法—用户画像分析
  
• 数据分析方法和思维—对比细分
  
• 数据分析方法和思维—拐点法和分位数法
  
• 数据分析方法和思维—5w2h
  
• 数据分析方法和思维—麦肯锡逻辑树分析法
  
• 数据分析方法和思维—漏斗分析
  
• 数据分析方法和思维—aha 时刻
  

3. SQL
SQL 有什么用？

• 获取数据，提取数据
  
• 数据清洗，数据计算
  
• 数据统计，数据验证
  

如何学习SQL？

• SQL 教程
  
• SQL 教程 | 菜鸟教程
  
• SQL数据库实战题_面试必刷+解析_牛客题霸_牛客网
  

4. Excel 技能
EXCEL有什么用？

• 数据计算，数据统计
  
• 数据可视化，直方图，折线图，饼图，组合图，雷达图等
  
• 数据分析建模，如回归预测
  

如何学习EXCEL？
怎样用 Excel 做数据分析？
秦路：七周成为数据分析师—Excel实战篇
SYLVICE：Excel 数据分析案例分享

5. python等编程技能
python 有什么用？

• 如何预测用户留存/流失
  
• 如何预测用户付费
  
• 销量预测/用户数预测/dau预测/mau 预测
  
• 如何对用户进行分群
  

如何学习python:
人工智能LeadAI：Python数据分析学习路径图（120天Get新技能）
李铭：机器学习与建模知识点总结及Python实现（二）
（另外，我整理了一些数据分析相关的书籍打包好了送给大家）


（点击下面链接，就可以获取上面资料啦）

错过了，需要再等一年的数据分析书籍​mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MDAxODkwOQ==&mid=2247484536&idx=1&sn=dd6a62cd4077a5ef5e5348be4a0ceb96&chksm=e989e94adefe605ca255439f6bf977e4e11eb92d817dabee285a8b5894b8efb74cd0f04d83d3&token=1298063658&lang=zh_CN#rd
码字不易，大家记得给我点个赞哈，让更多的人看到，不要被其他水文洗脑了，谢谢大家

泻药~  
       本人某一本大学 数据科学与大数据专业的一名大四学长希望能给到你帮助。
就业前景:大数据这个专业就业前景挺不错的是个很好的选择。如果混的好年薪百万还真不是梦(哈哈有点夸张了这个还要看选择的方向)。一个人职业的发展取决于个人，学校，行业的情况。那么你到底适不适合呢？请往下看。
专业课程涉及:统计学，计算机，数学。高中所学的统计学知识对比大学来说少之又少远远不够。对于个人来说只要数学好就可以学，如果你是一个电脑爱好者就更好了（不是游戏爱好者看清了）。因为你所需要学习的知识不仅仅是统计学，还需要高等代数，数学分析（关于微分和积分的）等专业基础数学课。
推荐学的:你最好毕业于985/211或海外名校那么你到哪里都是很受欢迎的。你也更配的上大数据这个名号。新兴专业更加看重学校本身实力（计算机实力强的大学会更好）
劝退的:如果你只是考上了一个普通的本科学校最好不要选这个专业了吧。我这样说有两个原因。第一个是学校：普通的学校根本不具备足够的师资力量和成熟的人才培养方案。第二个是这个专业也不是普通人能学会的这是一个多学科融合的专业，计算机，数学，统计学任何一个学科分开来想要学好对于一般人来说都是一件困难的事情，更不用说大数据这种交叉型学科了。（本人也是做了四年的小白鼠哈哈）如果到这你还不死心，你也可以通过考研提升学历。
考研难：有些人会觉得本科学校不行我可以考研提升学历啊。现在（2021年）由于就业压力大，许多同学纷纷加入考研大军，这让考研党压力也很大。还有这个专业考研也相当难，本来就是个新专业有这个专业研究生的学校也都挺厉害的竞争压力也不会小。
关于专业选择： 许多人之所以关注到这个专业是现在这个专业的热度依然在，给人感觉很高大上也赚的多。个人觉得这很大程度得益于培训机构的宣传。我个人不太认同说选专业一定要感兴趣。其实对于个人来说只要你不讨厌这个专业你也可以把事情做好成为谋生的本领。如果没有做好职业规划你依然会遇见这样那样的问题。
选择专业的原则不是什么火就选什么。你在大学学习四年，市场上的某个职业可能已经从蓝海变成红海了。前些年电子商务也很火的，没过几年现在也不好就业啊。
当然很欣赏你可以对自己未来职业的选择有自己的想法。对于自己职业的选择有规划一定会让你少走弯路的，平常可以多去关注和了解一些行业有利于职业的选择。希望我的回答可以帮助到你。
本片文章仅代表个人观点存在自身认知局限性欢迎交流！
2021/12/19
一直都想写实习经历和大家分享奈何自己太懒了(还是躺着舒服啊哈哈)
下面的话都是个人经历希望能给uu们有所帮助主要说技术方面的业务我们接触不到也不懂。
一、实习环境
现在在一家小的互联网公司实习快两个月了(纯粹实习没有转正)。我们公司主要是提供网络安全产品数据咨询服务的(网络安全产品招标和中标相关信息)。
和我一块实习的有八个人有研究生也有留学生(哈哈我的学历一比较还是太low了现在找工作真卷)我们八个人都归我们业务分析老师管(在这里吹一下业务老师脾气真的好没对我们发过火，如果我们做错了还会比较细心的给我沟通爱了爱了)因为没有竞争关系所以我们八个人平时关系也挺好互相帮助吧。
二、工作内容
我们八个人分工配合完成平时的工作。主要工作有日常提数据(用python代码或者tableau pp)、数据清洗、制作报表(excel)、使用tableau画图和做数据验证(用两种方式提数据看数据是否一致)，最终汇总制作ppt。
我主要负责使用python代码提数据(这个是需要根据业务老师的需求去写代码提取的，代码基本不会有太大的变化改改就可以满足大部分需求，偶尔有一些复杂的需求需要重新写但是对我来说没有什么挑战比较简单，可是其他人这方面确实有点弱这个和大学专业有关吧)
大概说一下提数据代码逻辑吧
首先连接数据库写sql查询语句提数据然后把他存储为dataframe格式用代码进行各种处理后输出为excel表
我平时还要用tableau制作数据看板这个我在公司和几个大佬学的所以其他实习生有什么问题很多时候我可以提供帮助。也会偶尔做做ppt快两个月了做了一次ppt。
这些事对我来说还是比较简单的所以我平时也有自己的时间。所以我利用空闲时间刷算法题和研究机器学习(这个已经学过一遍了感觉没学透就又来一遍)我之后想做数据挖掘所以只能平时多花点时间了
说一说数据清洗吧我本以为有多高级呢期待了好久最近公司年末说元旦之前吧所有脏数据清洗完成。但是安排任务的时候没叫我因为我在另一个任务。他们和领导开了个会。回来之后他们五个人开始清洗数据。他们把客户为空的数据全部提出来然后在excel中一条一条的去找我日上万找数据呢。纷纷吐槽费眼。完全在搬砖啊太难了。这个数据清洗完全可以先用代码去清洗减少了大量的脏数据然后人工做那些代码做不了的会更省力吧。我最近在和另外两个小伙伴做增长策略项目感觉还好我主要负责编程，他们负责ppt和写文章。
三、个人感受
我觉得数据分析师这个工作技术上难度不高一般人在公司待几个月应该都会的差不多了吧(需要写代码的可能对于没经验的会稍微难点，但是做久了就那么点需求改改代码应该不难吧)
在这实习感觉还挺好的毕竟第一次出来工作，就是在工作中有些时候会比较烦。一个任务上周做完了他不要下一周又要了还待重做。有些时候老师说需求提数据的时候不知道他到底要干啥(我们老师只懂业务不懂技术)。做时间长了你可能会觉得没有意思天天就那么一点事没有挑战。
疫情下找工作真的挺难的，马上就要过年了，现在准备春招(准备往数据挖掘那方面转毕竟数据分析师这个岗位太卷了入行的谨慎一点)
祝各位万事胜意！！！拜拜了
兄弟们终于有机会更新了看我另一篇文章就可以了解近况。
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兄弟们打个广告哈，有需要的可以看看哈，没需要的可以退了哈 。
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你好！

选择大数据专业完全没有问题，首先你数学比较好，学习大数据会有很大的优势，对于适不适合学习，关键是看你自己是否真的喜爱这个行业。
大数据前景
大数据行业目前还处在发展初期，虽然落地应用正在加速，但是还远远不够，比如大数据目前在互联网、金融行业应用更多，与AI、物联网的结合还未成熟，还有很多行业的应用才刚刚起步，甚至有的还未完全启动，所以还有很大的发展空间，就业方面是没有问题的。
就业广泛
大数据的就业三大方向：
1、大数据开发：主要是对大数据本身进行的开发工作；
2、大数据系统研发：或者说是大数据平台开发，一般只有大型企业才会有此类岗位，主要是为公司内部做大数据平台的开发；
3、大数据分析：这也很好理解，就是基于大数据做数据挖掘分析。
我写的一篇关于大数据前景的文章：
青牛：大数据的现在与将来「内容原创」

结论：好
理由：

• 门槛低（会 SQL，可以做数据仓库开发）
  
• 天花板高（会 Java、C++、Scala、Rust 等，理解网络、分布式、数据库、操作系统等底层知识，可以做大数据平台开发、大数据架构等）