许多初学者，对大数据的概念都是含糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时分，该依照什么线路去学习，学完往哪方面开展，想深化了解。下面科多教师带咱们来看一下。
Q:你好教师,我想问下现在从事大数据相关的职业是不是有点晚了，
现在大数据这块作业就是开发吗？商场需求大吗？
A:现在学不晚，大数据人才求过于供
Q:可是从智联搜大数据也就是就是几千个岗位
A:这个职位大部分职业都需求，商场、营销、运营相关的需求许多。大数据不是职位，你要搜数据剖析师、大数据工程师、算法工程师、数据建模师
Q:哦这样啊
Q:那请问 我想搞BI,现在和大数据结合的一般是怎样呢
要会哪些技能呢?是在北京仍是上海呢?
A:BI工程师和大数据工程师的要求差不多，需求了解数据库，一起把握开发东西。相关于传统的BI工程师，大数据工程师还需求把握数据仓库和NoSql。北京供应的大数据相关职位基本占到了全国的40%以上，是最多的，上海也超过了20%
(数据来历：LinkedIn：2016年我国互联网最热职位人才库陈述)
Q:我底子很差 做数据剖析师如同没戏哈哈
高数学的都忘记了,自己做算法开发没戏
A:数学往后学比较重要，入门用到了再去补吧.许多算法不需求知道原理，刚开端知道怎么用就可以了.
Q:嗯 可是这样 面试人家一问 就泄露了 用入门的人的公司多吗？
A：入门理解事务场景和把握剖析办法很重要，东西是其次，数学再次之。
但如果数学功底不可，会约束你抵达的高度。
现在，让咱们再回到到第一个问题：现在学大数据晚吗？这个问题我想从三个方面答复。第一个问题：
大数据是否过热了？
许多时分咱们急于答复问题，却忽略了问题自身。Big Data这个词翻译过来就是大数据，在脱离了语境的情况下，这个词或许代表“大数据技能”、“大数据集”、“大数据使用”等各种意义，所以要想答复这个问题，并不是件简单的作业。
就这个问题而言，咱们可以把它分为“大数据技能是否过热”和“大数据使用(或许大数据工业)”是否过热？咱们都知道技能和使用相得益彰，技能是根底，使用是商业价值变现。他们有着各自的开展轨道，互相并不彻底重合。让咱们先看一下大数据技能和大数据使用的开展阶段和前史趋势：
概念阶段
2011年，麦肯锡全球研讨院发布的《大数据：下一个立异、竞赛和生产力的前沿》研讨陈述最早提出词汇“Big Data”。
2012年，维克托·舍恩伯格《大数据时代：日子、作业与思想的大革新》的宣扬推行，大数据概念开端风行全球。
技能打破阶段
2003至2006年，处于环绕非结构化数据自在探究阶段。非结构化数据的迸发带动大数据技能的快速打破，以2004年Facebook创立为标志，社交网络的盛行直接导致许多非结构化数据的出现，而传统处理办法难以应对。此刻的抢手关键词较为涣散，包含了“Systems”（系统）、“Networks”（网络）、“Evolution”（演化）等，高被引文献也很少，阐明学术界、企业界正从多角度对数据处理系统、数据库架构进行重新思考，且没有构成一致。
2006至2009年，大数据技能构成并行运算与分布式系统，为大数据开展的老练期。Jeff Dean在BigTable根底上开发了Spanner数据库（2009）。此阶段，大数据研讨的抢手关键词再次趋于会集，聚集“Performance”（功能）、“CloudComputing”（云核算）、“MapReduce”（大规模数据集并行运算算法）、“Hadoop”（开源分布式系统根底架构）等。
使用阶段
2010年以来，跟着智能手机的使用日益广泛，数据的碎片化、分布式、流媒体特征更加显着，移动数据急剧增加。 近年来大数据不断地向社会各行各业***，使得大数据的技能领域和职业鸿沟愈来愈含糊和变动不居，使用立异已逾越技能自身更遭到喜爱。大数据技能可以为每一个领域带来革新性影响，并且正在成为各行各业颠覆性立异的原动力和助推器。
2012年，美国政府在白宫网站发布《大数据研讨和开展倡议》，这一倡议标志着大数据现已成为重要的时代特征。之后美国政府宣告2亿美元出资大数据领域，大数据技能从商业行为上升到国家科技战略。联合国在纽约发布大数据政务白皮书，总结了各国政府怎么使用大数据技能更好地效劳和保护公民。
2013年，英国政府宣告注资6亿英镑开展8类高新技能，其间，1.89亿英镑用来开展大数据技能。欧盟施行敞开数据战略，旨在敞开欧盟公共办理部分的一切信息。
2014年5月，美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研讨陈述《大数据：抓住机会、看护价值》。全球大数据工业的日趋活泼，技能演进和使用立异的加快开展，使各国政府逐步认识到大数据在推进经济开展、改进公共效劳，增进公民福祉，乃至保证国家安全方面的重大意义。
2014年，数据敞开运动已掩盖全球44个国家。×××经过《企业信息公示暂行条例（草案）》，要求在企业部分间树立互联同享信息渠道，运用大数据技能等手段提高监管水平。
2015年，五中全会的“十三五”规划中将大数据作为国家级战略。
Gartner是一家抢先的商场和技能研讨公司，在Gartner 2015新式技能开展周期陈述。主动驾驶汽车与物联网处在高峰部位，而大数据技能并未列入其间。
在2014年的陈述中，咱们却可以明晰的看到大数据刚刚过了新式技能的高峰。
许多人以此为依据，说大数据已近过期了，现实是，Gartner这张图反响的是新式技能的开展趋势，也就是说经过10年的开展，大数据的相关技能已近非常老练，已近退出了新式技能的领域。其实，早在2013年5月，麦肯锡全球研讨所（McKinsey Global Institute）发布了一份名为《颠覆性技能：技能进步改动日子、商业和全球经济》的研讨陈述。陈述承认的未来12种新式技能，有望在2025年带来14万亿至33万亿美元的经济效益。令人惊奇的是，最为抢手的大数据技能也未被列入其间。麦肯锡专门解说称，大数据技能已成为这些或许改动国际格式的12项技能中许多技能的柱石，包含移动互联网、常识作业主动化、物联网、云核算、先进机器人、主动汽车、基因组学等都少不了大数据使用。
所以，大数据使用不存在所谓“过热”和“虚火”的问题，现实恰恰相反，伴跟着大数据技能的老练，大数据使用的遍及和开展才刚刚开端，咱们估计未来10年，乃至更长一段时刻都是大数据黄金开展阶段，相关的职业将引来巨大的开展机会。
第二个问题是：
大数据相关职位需求多吗？
不论是国内仍是国外，大数据相关的人才都是求过于供的局面。依据麦肯锡陈述，仅仅在美国商场，2018年大数据人才和高档剖析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需求150万位可以提出正确问题、运用大数据剖析成果的大数据相关办理人才。
依据依据Linkedin《2016年我国互联网最热职位人才库陈述》，数据剖析人才被列为Top6的抢手职位。
可以看出，这些职位都是当下任何互联网公司要树立开展必不可少的岗位，尤其是数据剖析人才，伴跟着大数据在互联网职业更多的使用而更加重要。
在这份陈述中，数据剖析人才的供应指数最低，仅为0.05，相当于20个职位一起在竞赛一个求职者。这在必定程度上反映了职业现状，许多互联网公司 都逐步认识到了数据的重要性，但却缺乏相关的专业人才来剖析和办理数据。
数据来历：LinkedIn：2016年我国互联网最热职位人才库陈述
第三个问题
入行的学习时刻？
这个问题其实是没有标准答案的，取决于你的专业根底和要从事的职位。以数据剖析师为例，先看一下国内闻名互联网数据剖析师的招聘要求：
1. 核算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2. 具有深沉的统计学、数据发掘常识，了解数据仓库和数据发掘的相关技能，可以熟练地使用SQL；
3. 三年以上具有海量数据发掘、剖析相关项目施行的作业经历，参加过较完好的数据收集、收拾、剖析和建模作业；
4. 对商业和事务逻辑灵敏，了解传统职业数据发掘布景、了解商场特色及用户需求，有互联网相关职业布景，有网站用户行为研讨和文本发掘经历尤佳；
5. 具有杰出的逻辑剖析才能、组织交流才能和团队精力；
6. 富有立异精力，充溢热情，乐于承受应战
前三个归于硬件要求，一般来说，有专业根底(核算机、统计学、数学等相关专业)入行需求3个月以上的学习，而要成为一个熟手(企业用工需求最多)则需求2-3年以上的项目经历和职业经历。关于非专业布景的同学，入行的时刻或许需求的更长，主张给自己预留6-12月的时刻。
Anyway,作为一门对数学和核算机都有较高要求的一门交叉学科，从事大数据是有必定门槛的，但相关于10年以上的职业生涯（国外顶尖数据科学家50-60岁依然非常活泼），准备半年的时刻来学习这个最炙手可热的技能仍是很合算的。
在职业规划这个问题上有位哲学家说过，最重要的人际联系就是自己和自己的联系，知道自己要什么，不要什么。在转行的问题上也是相同。 有人会说，转行是让自己之前几年的经历积累全都作废了，其实社会经历和人生理念是不论改到哪一行都能发挥功效的。而之前的人际联系也是归于“山不转水转”的问题，你很难说哪一类人际联系是有用的，哪一类是没有用——根据这个道理，应该通通视作为有用的。 不怕失掉，才或许会有更多收成。只需有清晰的开展规划，当然应该义无反顾地去投入新的开端。人生的机会并不多，即便你现已到了30岁，对大多数人来说，仅仅职业生涯的前半部分，彻底不用缩头缩脑患得患失。
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