“互联网教父”凯文·凯利曾经指出边缘式创新具备颠覆式力量，这个理论适用于经营管理，但对于个人职业发展也同样适用，大数据时代催生出了大数据工程师这个新兴职业，对于很多人来讲，选择一个快速成长的新行业，才会获得更多的机会成功。科多大数据紧抓市场需求，根据企业要求培养大数据人才，让你真正成为大数据工程师。
人才市场需求大
据美国劳工局预测，2022年美国市场将需要约85万大数据方面的专业技术人员；而国内数据统计《大数据人才报告》显示，预测未来3到5年人才缺口将达到150万之多，大数据行业井喷式爆发，将带来行业就业市场更广阔的前景。
职位薪酬水平普遍较高
据科多大数据统计，在美国大数据分析师平均每年薪酬在17.5万美元左右；而国内一线互联网公司，大数据分析师的薪酬水平普遍比同一级别的其他职位高20-30%，这也成为国内转型派数据人转型的很重要的理由之一。
高校加大对大数据相关专业的设立
目前，全世界有近170所大学开设了大数据相关专业。其中，约150所大学开设了研究生以上的学位课程。
据科多大数据调查，近些年，国内教育部也积极采取措施，加强大数据人才培养，2015年在全国设立三个布点，开设本科新专业“数据科学与大数据技术”。就现在市场状况来看大数据行业对人才需求远远不足，相对于已经饱和的java市场其前景是很大的。
如何入门学习大数据
现在大数据行业正是一个风口，很多小伙伴想加入学习大数据这个大家庭，那么科多大数据带你来看一下大数据如何入门。
1、了解什么是数据分析
事实上，通常意义上的产品数据分析用不了多少专业的数据知识，用到的都是非常简单的加减乘除。但是要注意到，其实加减乘除也是非常强大的，可以解决大部分的问题，而且成本非常低，你使用了复杂的算法，可能精确度也只能上升不到5个百分点。所以，不要对数据分析有太多的畏难情绪，所谓的数据分析就是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。比如说结合数据优化产品的用户体验，通过数据来进行用户画像，通过数据发现产品改进的关键点，以及产品改版、迭代是否在一个正确的方向上。而这些事情，在经过实践之后，都会变的简单且容易上手。
2、数据从哪里获取
产品经理在分析数据之前，就必须得有数据供我们分析，所以我们就得拿到数据，怎么拿到呢?
数据的来源渠道主要有三种：
①自有数据分析系统 —— 企业内部使用的数据产品，如自建BI和推荐系统。公司自有的数据是最原始的数据，也是最可靠、最全面的。一般而言，有条件的情况下都是以内部数据为准;
②第三方数据分析工具 —— 这个是借助外部工具获得数据，如友盟、百度统计、cnzz统计等;
③行业指数数据等 —— 如用户均可使用的Google Trends和淘宝指数等等。
鉴于大部分互联网创业公司都不可能自建数据分析系统，虽然自己开发的数据分析工具，可以对每个数据进行实时跟踪，并快速做出产品的调整，但是需要足够的开发人员及成本，比较适合大型公司或者成熟型产品;
3、基本的产品分析概念
在做数据分析的时候，一些基本的产品分析概念还是需要理清的，比如最基本的AARRR模型，也就是说产品经理要了解什么是新增、活跃、留存、流失等，这些基本的概念都是需要去了解和掌握的，不然真碰到数据分析的问题，也只能两眼一抹黑了，更别谈分析出一个什么所以然来了。
4、掌握常见的数据分析模型
在进行数据分析的过程中，需要运用到一些分析模型，我们一起来看看具体需要用到哪些数据分析模型：
a、用户行为统计
用户行为统计，就是对用户在产品中的行为发生的次数或人数进行简单的统计，统计结果一般以折线图和表格的方式呈现，这是用户行为分析的最基本的方法。
b、漏斗分析
漏斗分析也叫漏斗模型，可以帮你分析使用过程的成功和失败率(也叫转化和流失)，以分析用户在使用产品时是否顺畅。进行漏斗分析，首先需要您结合产品目标，从用户的使用过程抽取出常见流程，比如常见的电商产品，我们可以简单梳理出一个漏斗流程便是：
浏览首页—-》查看商品详情—》加入购物车—》生成订单—》进行支付—》成功支付
c、留存分析
留存分析是一种衡量产品「黏性」的分析方法——它能够帮您分析用户会长期持续使用您的产品，还是使用一次后便一去不复返。用户留存的情况一般用留存率来衡量。所谓留存率，就是指一组用户在初始时间(比如首次打开应用)之后第N天，还在使用产品的用户比例(即留存下来的用户比例)，一般称之为N天留存率。
最后一点就是需要大家努力努力再努力，科多希望大家都能学会大大数据，学不会来找科多啊!
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