什么是大数据
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据前景
大数据作为一个全新互联网的产业，仍然处于快速发展的初期，在这个快速发展的领域，每时每刻都在产生新的事物。从整体发展角度评价，大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。数据是资源也是战略资源，大数据技术就是从数量庞大、结构复杂，快速获得有价值信息的能力，它已成为学术界、企业界甚至各国政府关注的热点。
1.国家对大数据发展的支持
国务院以及各级地方政府从2012年开始，颁布了大量政策来扶持大数据产业，下图就是部分政策的合集。
从上图可以看出，大数据发展已被列入国家发展战略了，大数据发展前景毋庸置疑。
3.人才需求巨大
近几年，大数据从“可有可无”的边缘迅速演变成“必须获取”的核心。深度挖掘分析把数据变成可操作利用的情报，提供个性化推荐、精细化运营，帮助企业降低成本，增加利润，大数据的作用在逐渐显现。数据已成为新的企业战略制高点，也各个企业争夺的新焦点。其应用领域也十分广泛，医疗，教育，体育，金融，娱乐产业，房地产，电影电视剧的制作等等，都用上了大数据。
近年来，中国互联网三巨头BAT(百度、阿里、腾讯)均耗费巨资投入大数据发展，纷纷建立大数据研究院、大数据实验室等，提供大数据专业服务，一批大数据专业分析公司也应运而生。各家公司都在搭建大数据平台，或者已经在生产环境实践大数据，有些公司已经做了足够的了解，开发准备就绪。
大数据人才有多大的缺口?全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在24万到35万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万!
根据职友集显示，目前全国大数据人才的平均工资为18800,月薪在10k~15k的占15.1%。月薪20k-30k的占34.3%。
伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，预计未来10年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。错过安卓、错过HTML5，难道你还要错过大数据吗?
大数据怎么学？
那么大数据该怎么学，学习大数据需要什么条件呢？ 学习大数据是需要有前提条件的，首先需要你具备一定的编程和Linux基础。这里个人觉得会一些Java或者Python是最好的，目前流行大数据的Hadoop框架，map-reduce框架可以用Java编程，很多部分都是用开源的Java语言编写。
对于想要转行大数据的程序员来讲，在你工作中，或多或少的了解和接触过大数据相关的东西，这使得你们学起来比起0基础入门的人要少走很多弯路，拥有更高的学习效率，在这场长跑中已经有了可观的领先优势。
而对于需要从编程基础开始的人来说，想要赶上前者的步伐就需要你更多的努力和付出了，你们要花费更多的时间去钻研和学习，这时候如果有人能给你一些正确的指引将会让你受益良多。学习的过程相对来讲会有更多的困难，但最后你们要到的终点是一样的，如果你足够努力弯道超车也不是不可能。
分享一个大数据交流学习群724693112，欢迎想学习，想转行的，进阶中你加入。群内不定期分享干货，包括我自己整理的一份适合2018年学习资料和零基础入门教程，还有每周一次的免费大数据热门技术讲座分享，欢迎大家加入大数据家庭。
大数据学习线路图：
网友评论