大数据专业怎么样？是什么？

在大数据时代背景下，在信息领域被视为推动这一变革的核心技术手段的大数据技术不仅在全球范围内助力企业进行创新驱动发展，并且成为推动社会变革的关键技术手段。不仅为企业创造巨大的商业价值，在数字经济时代背景下 通过大数据技术实现对企业各种经营问题的有效管理与解决方案以应对瞬息万变的市场需求 ，能够为企业带来显著的竞争优势与持续发展的能力保障

大数据的应用技术涉及多种不同的大数据平台以及评估体系等关键应用技术。作为IT行业的专用术语，在一定时间段内无法通过传统软件工具实现有效收集、组织与处理的数据集合被称为大数据。它需要新型处理机制才能使其具备更强的决策效能、洞察价值以及流程优化能力，并包含庞大的数据量、快速增长速度以及多样化特征的信息资产。

大数据技术是什么专业？

大数据专业将从数据管理、系统开发与海量数据分析三个核心领域（即数据存储与管理、分布式系统开发、智能分析技术）全面覆盖帮助学生掌握大数据应用中的典型问题解决方案。具体包括掌握协同过滤算法的实现与分析方法、理解并运用分类算法模型、深入讲解基于Mapreduce的分布式计算技术以及Hadoop和Hbase集群的实际操作流程等课程内容，在实践环节中提升学生解决实际问题的能力。

多所高校纷纷增设大数据技术相关专业，并通过系统性的课程设置与实践活动培养学生的数据统计能力、数据仓库管理以及商务智能应用基础；学校致力于全面提高学生的数据分析思维和解决实际问题的能力；通过理论学习与技能培养相结合的方式；培养具备数据分析与决策能力的复合型人才。

高校开设的大数据技术课程：

一、《大数据核心技术》
本课程旨在帮助学生掌握大规模数据处理的核心技术和方法及其发展现状。课程内容包括大数据环境下的核心技术和方法的学习与实践，并重点探讨搜索引擎中的大规模数据处理技术和相关技术的应用。为了确保学习效果，课程要求深入阅读经典文献资料，并通过研究这些资料来帮助理解相关技术的核心内容。

二、《数据采集与管理》
系统介绍数据采集的过程、工具和方法，并通过具体实例演示完成特定任务的数据采集工作。深入探讨网络爬虫在数据采集过程中的运作机制及策略，并分析如何获取不同类型的数据显示信息及文档内容。探讨提升抓取效率的技术优化措施。指导学生使用常用工具实现特定任务的数据收集，并实现本地存储和管理机制。

三、《数据挖掘与数据仓库》
本课程着重介绍数据挖掘技术和数据仓库构建的相关方法及应用实践，并涵盖其核心理论体系。具体包括数据库架构设计以及相关技术实现的内容；详细阐述基于不同应用场景的数据存储与处理技术；系统化探讨数据分析的整体流程及实现策略；重点讲解各种数据分析模型及其构建方法；深入分析监督学习算法及其在分类中的应用；全面研究无监督学习技术及其在聚类分析中的作用；系统探讨统计建模方法及其在关联规则发现中的应用；详细阐述知识发现的基本理论及实现框架；深入解析智能优化策略在参数寻优问题中的应用；全面介绍多维统计分析方法及其在业务决策支持系统中的实施；重点研究文本挖掘与Web数据分析的关键技术和核心思路。

四、《机器学习》
本课程主要包含理论与实践两大部分：其中理论模块围绕机器学习的整体架构展开，在数学原理的基础上逐步掌握其背后的算法逻辑与编程实现方法论基础；系统地从数学理论入手，在直观感知的基础上逐步掌握编程实现的方法论基础。详细讲解各种典型的机器学习模型及其运行机制。实践环节通过设定真实工作场景的问题鼓励学生自主完成整个解决方案的设计与开发过程。通过这一系列的学习活动帮助同学们深刻理解数据中蕴含的核心信息，并认识当前广泛使用的各类机器学习技术所处的发展地位和发展价值。

五、《自动化数据分析》
该课程以企业经营过程中的业务数据以及其他相关数据为基础，在市场营销策略制定、投资决策优化以及运营效率提升等领域运用一系列专业化的数据分析技术和方法。通过对企业涉及的营销活动、投资活动以及营运能力与增长能力等方面的数据进行系统性分析与评估，在帮助学生掌握数据分析在企业经营与价值增值中的具体应用方法的同时，并指导其撰写专业的数据分析报告。该课程的主要目标是帮助学生能够在实际工作中有效应用这些知识与技能。

大数据技术涵盖的内容：
（1）大数据系统及其架构。深入研究分布式文件系统（包括HDFS、ClusterFS）的工作原理及其在实际中的应用场景；掌握分布式计算框架（如Mapreduce）、分布式数据库（如HBase）以及分布式数据仓库（如Hive）的技术实现与应用实例。
（2）关系型数据库体系。全面了解关系型数据库的基本理论，并熟练掌握典型企业级数据库的设计、管理及开发技巧与应用实践。
（3）分布式计算模型研究。深入探讨Map/Reduce模型的工作原理及其在大规模数据处理中的实际应用情况。
（4）高级数据分析方法与挖掘技术。全面学习数据分析的核心方法论以及相关算法（包括Minhash、Jaccard相似度及Cosine相似度等），并了解这些技术在各行业中的具体应用场景与实际效果评估方法。
（5）物联网背景下的大数据应用与发展。研究物联网环境中大数据的应用场景及其实现方式；了解遥感图像自动解译技术、时间序列数据分析方法及其在相关领域的具体应用案例；掌握时间序列数据的有效查询、分析及挖掘方法与工具使用技巧。
（6）高效文件存储系统——HDFS部署与优化。详细探讨基于HDFS的大规模文件存储解决方案的设计思路及其实现细节；学习如何通过优化实现高吞吐量的数据访问效率提升策略并将其实际应用于生产环境中的存储管理工作中。
（7）NoSQL数据库系统的原理与发展现状概述

以大数据技术为核心的分析方法在多个领域正呈现快速发展的态势。随着人工智能、物联网和云计算的兴起与发展，这些技术都需要依赖于大数据的支持。

猎聘大数据研究院发布了《2022未来人才就业趋势报告》

根据最新数据显示，在人工智能领域的人才收入表现最为突出；与此同时，在金融行业其高端人才的收入水平紧随其后；而在通信及大数据领域，则分别达到和的水平；最后，在IT/互联网行业表现相对靠后

图表来源：《2022未来人才就业趋势报告》

如果你觉得很高，被平均了这样？那么打开Boss直聘，搜大数据工程师：

我们来做下数据分析：

薪资一栏均设置了有最低与最高标准，在各个城市的工资水平进行比较分析时发现：北京地区的平均薪资表现最为突出，在这一地区工作可以获得的最低工资为22k至最高工资达到38k的范围。

工作年限同样是影响工资水平的一个重要因素。从图表中可以看到,即便刚刚毕业,其收入水平也能够在11至20千元之间有所体现。

而学历要求方面来说，在大多数情况下是本科学位教育。此外还有少量的专科教育以及研究生学位教育。其余部分则数量较少，并未在图表中体现出来

一般情况下，在招聘时大多数岗位普遍要求3至5年的工作经验。然而，在实际招聘过程中，如果你具备实际操作经历且具备扎实的理论基础，则可能会放宽对该部分的要求。

从多个行业入手分析发现

值得考虑的是哪些公司正在寻求大数据相关岗位？从目前的规模已经超过15个的数据来看，华为、腾讯、阿里以及字节这些大型企业对于该职位的需求依然非常旺盛。

这些岗位都要求具备哪些技能吗？包括但不限于掌握Spark技术的同时还需要了解Hadoop框架的应用以及数据仓库设计的基本原则；此外还需掌握Python编程基础与SQL数据库操作规范；Mapreduce算法与Hbase数据库的原理与应用也需要深入理解。

基于当前中国的发展趋势，在大数据领域未来的发展潜力巨大。从2018年开始，各企业纷纷启动数字化转型进程，在这一过程中一、二线城市在大数据人才方面的需求尤为旺盛。预计在未来几年内三四线城市的相应需求也会呈现快速的增长态势

在数据领域方面

薪资水平高、需求缺口大……

为了有效进行任何学习过程，在制定科学合理的路径时

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：以传统关系型数据库为起点,学习掌握数据迁移相关软件,商业智能(BI)数据分析工具以及SQL语言,为后续课程的学习奠定扎实基础.

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL可被视为IT教育的基础课程；而SQL的学习则贯穿于整个IT职业发展的全过程；有云曰：“掌握良好的SQL技能，则求职机会将更为广泛；本课程旨在从基础到高级系统地讲解MySQL 8.0版本的知识体系；通过学习本课程内容，则可获得从事数据库开发工作的基本技术能力。

最新开设的2022 MySQL 专业知识体系 + MySQL 实战教学课程_从零开始学习MySQL数据库入门到精通完整课程

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程

2022年最新发布的大数据Hadoop入门教学视频课程...

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

在本次课程中，我们将深入探索集团级离线数据仓库的搭建与应用，并整合集团数据中心资源，在确保数据安全的前提下实现高效的数据管理和快速响应。课程内容涵盖从需求调研到项目落地的全过程：包括对用户行为的全面分析、基于大数据的深度挖掘与应用开发；通过构建多层次的数据集合体系，在多个业务场景中灵活运用。具体操作包括：深入挖掘海量用户行为数据、定制多维度业务知识库并形成标准化的数据集市；同时提供灵活的数据服务方案以满足不同业务场景的需求。

大数据项目的实践教学_大数据企业级离线存储系统，在线教育项目的实际操作（完整的Hive数据处理流程讲解）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：官方已在首页将Python列为首位教学语言，在经过3.2版本更新后已集成Pandas功能；该课程已充分适应技术发展与人才需求趋势，并首次在全网推出基于Spark的Python学习内容。

1.python入门到精通（19天全）

本课程旨在教授Python编程的基础知识与实践技能。从软件环境搭建入手，在深入讲解条件判断后, 然后逐步掌握函数的相关知识, 接着熟练掌握文件操作技术, 从而帮助学生初步形成面向对象编程的思想, 最后通过实际案例引导学生深入理解Python编程的核心概念

完整Python学习课程_《Python基础入门教学视频》，适合零基础的小白学习

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python深入解析高阶技巧与多任务开发课程_从零到完整网站全套教学

3.spark3.2从基础到精通

Spark作为大数据生态系统的核心组件，在大数据分析与处理领域发挥着至关重要的作用。它是一个高性能的分布式内存迭代计算平台，能够高效处理海量数据量的同时支持复杂的迭代式计算任务。本课程采用Python语言系统性讲解Spark3.2版本的技术实现，并注重理论与实践相结合的教学模式。既高效又快速的知识传递方式配合深入浅显的教学内容设计，在帮助初学者快速掌握核心技能的同时也为具有丰富开发经验的技术人员提供提升空间。

完整的Spark学习视频课程涵盖大数据 spark 3.2技术体系的全知识点讲解与实战案例分析，并独家提供 Python 语言版本的教学内容

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

利用大数据技术架构应对工业物联网制造行业的数据存储与分析以及可视化问题，并结合个性化推荐功能实现全面的数据管理需求。一站制造项目主要依靠Hive数仓分层来存储各业务指标数据，并利用sparkSQL进行数据分析。核心业务涵盖运营商相关事务、“+”呼叫中心管理、“+”工单处理、“+”油站运营以及仓储物料管理等

利用大数据技术架构应对工业物联网制造行业的数据存储与分析以及可视化问题，并结合个性化推荐功能实现全面的数据管理需求。一站制造项目主要依靠Hive数仓分层来存储各业务指标数据，并利用sparkSQL进行数据分析。核心业务涵盖运营商相关事务、“+”呼叫中心管理、“+”工单处理、“+”油站运营以及仓储物料管理等

首个全球公开展示基于Spark的大规模离线数据分析能力提升方案，在Hive+Spark技术支撑下完成世界范围内的大型企业级数据处理体系