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【拉勾教育】大数据高薪训练营怎么样 值得学吗？
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学大数据好找工作吗？
学大数据是很好找工作的，就业方向比较多，比如大数据开发、大数据分析、系统研发等，可以从事的岗位有大数据开发工程师、大数据分析师、大数据系统研发工程师等等。
大数据专业能找哪些工作
大数据专业按照职业的发展方向可以分为
1、大数据开发方向工作：
涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等工作;
数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等工作;
2、大数据运维和云计算方向工作：
涉及的岗位诸如大数据运维工程师等工作;
这其中，数据挖掘，数据分析这一块是最容易入门，也是人才缺口最大的一块发展方向。很多大型的企业都会借助一些BI工具，诸如国外很有名气的Tableau、PowerBI，国内的黑马DataFocus、FineBI、永洪BI等等，来协助进行数据分析。而大数据分析师，就是需要熟练操作运用这些BI工具，将数据的价值最大化。
大数据专业好不好找工作
学大数据专业还是比较好找工作的，们生活和工作的方方面面都和大数据技术息息相关，广泛的应用到各个行业，因此，该专业的就业方向多，前景也是十分光明的。
大数据专业的就业前景是非常好的，大数据时代，是专业人才稀缺的时代，作为一个新兴技术领域，行业内的“老专家”很少，很多两三年经验的工作从业者，就已经可以说是资格很老了，而国内高校的大数据专业毕业生，远不能满足市场需求。
大家都知道，一般IT部门员工的工资是比较高的，而大数据分析与IT部门的有着非常密切的联系，因此大数据部门的员工工作薪酬也是普遍偏高的，在一些一线大城市，基本可以达到上万起步，这可以给很多初出茅庐的大学生们减缓巨大的经济压力。
这是一个朝阳行业，现在正处于上升的阶段，任何公司的核心都离不开数据，数据分析师也是公司的重要的决策人员。不仅能为企业的发展起决定性作用，还能够被应用到各个行业带来不菲的价值，未来它的发展会比现在的其他IT技术发展更好更长久。
Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据
在这个看技术和能力的时代，只要技术能力在手，高薪不在话下。2019年伊始，昆明北大青鸟又有一批Java大数据小伙伴高薪入职名企。他们中很多都是应届生，通过5个月学会前沿技术，掌握了技术，就掌握了高薪!最高薪资30000元，平均薪资14921元，
Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据?请问还有比这高薪的岗位吗?
如果选一门专业学习并且以这项专业当做事业的话，小智一定会选越来越凸显出重要性的大数据。
大数据人才现在十分稀缺!
国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关，且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才。
(以上数据整理自拉勾网)
此前，昆明北大青鸟大数据学员也斩获阿里年薪40万offer。
可以说，学习大数据，高薪就业不是梦!
那么，零基础小白能不能学大数据?答案是可以。
首先，大数据的定义是什么?很多人都在说要进入大数据行业，要学习大数据技术，但往往对大数据都是一知半解，我们来看看百度百科对大数据的定义：
来抓重点，常规的软件工具处理不了的，就必须要用新的技术，那能解决以上问题的技术就是大数据技术。
大数据的技术是一个技术群落，想全部学习短期内是不现实的，那么我们怎么样科学的有逻辑有规划的来学习，我们得了解大数据行业里，有哪些岗位，我们直接从工作岗位的技能需求来倒推我们如何学习大数据，如何有侧重点的来学习。
Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据?大数据的具体岗位
第一，先看看有哪些岗位，当然大公司会分的比较详细，中小企企业相对要求会全面一些
先看看如下这幅图，图没有很详细，我再做解答
我们从整个数据项目的业务流程出发，(以上所有岗位都对编程有要求，所以编程基础是必不可少的)
第一，大数据工程师，众所周知，在没有大数据以前，行业应用已经非常成熟了，最早大家只关注功能的实现，接着重视前台的界面，前端工程师因此火了一段时间，因为以前数据量不大，所以在功能上并不重视，由于移动互联网的发展，数据量非常庞大了，这个时候单机服务器不能解决问题，那么分布式集群就出现了;
大数据工程师的职责就是搭建大数据平台，所以从上图可以得知，大数据工程师，需要有java基础(行业应用大部分是java语言编写的)，所以，今后想从事该岗位的，那么学习的路线图如下
java基础----linux----hadoop-----hive、hbase----scala—spark
Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据?Java大数据薪资：
第二，算法工程师，该岗位零基础的小伙伴就请止步吧，更适用于数学专业的研究生及以上学历，对数据基础要求比较高。
第三，数据挖掘工程师，建议从python入手，毕竟python里面有大量的数据科学的包，也有pyspark，直接从spark里面调数据，不用学习Scala语言(spark的编程语言是Scala)，学习的路线如下：
python基础—pythonweb(强化编程基础)_数学基础补充(线性代数、概率统计、离散数学)_pythonnumpypandas包—机器学习算法—深度学习
第四，数据分析师，该岗位对数学基础要求不高，但对综合素质要求非常高，能充分的理解行业行情、公司运营、产品运作、对市场敏锐度较高。具备一定的编程基础，建议学习python，能熟练使用相关的工具，如excel，sas、spss等，能写漂亮的文章做PPT就行，数学基础不好的女生可以建议走该方向。
学习路线：python基础—pythonnumpypandas包—excel—spss—sas
第五，大数据可视化，该岗位需要前端的相关基础，大数据运维工程师，也不多做介绍了。
根据以上的岗位介绍，对自己做一个整体的规划。个人是建议从大数据工程师入手，从java基础开始学，毕竟编程基础是每个岗位都需要的，而且java的适用面是最广的，虽然现在python的势头很足，但相对java来说，python比较简单，只要java能熟练使用了，要学会python，两周的时间就没问题，从长远的职业规划来说，学习没有速成的方法，脚踏实地才是最重要的。
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