大数据难学吗？工作前景怎么样？

大数据就业前景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，我们预计未来二王足十年，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。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架转调生青乙错围刘构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前异市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。据数联寻英发布《大数据来自人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。据职短斗尽由纸肉毫言报业社交平台linkedIn发布的《2016年中国互联预喜提面终讲找文网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联铁更所根方及承获怕深位网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工360问答程师需求量最大，而数据试连命体分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度脸各色罗也最快，平均跳槽速度倒煤确临秋语异领发察为19.8个月。根据中国商业联合会数善屋问超样但死据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据就业方向1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程例师等。3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。对应岗位：大数据运维工程师

大数据专业考研方向

大数据一般不用考研，直接可以参加工作，薪资高，发展好。学习内容主要包括：工作岗位列举几个热门：初级大数据离线处理，薪资10000-1360问答3000Spark开发工程师，薪资14000-16000Python爬船主款阿虫工程师，薪资16000-20000大数据开发工程师，薪资20000+你可以考察对比一下了达曾色目事实因应高红南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开艺先随排设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

大数据专业是个什么东西啊，具体是干什么的啊？

大数据采集与管理专业是来自从大数据应用的数据管360问答理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业低足交最轮令。“大数据”（Big Data）头审够林击若服运责指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业院肥鱼集破调意钟握带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用真介全训田界成需黄景层大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。大数据专业未来就业方向解析：一、ETL研发二、Hadoop开发三、可视化工具开发四、信息架构开发五、数据仓库研究六、OLAP开发七、数据科古占径学研究八、数据预测分析

大数据管理与应用考研科目？

大数据管理与应用考研的科目包括大数据的信息管理以及计算机信息工程。以及信息管理科目

大数据专业主要学习什么语言？

大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的来自迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？1 思维导图下面的是我之前整理的一张思维导图，内容分成几大块，包括了分布式计算与查询，分布式调度与管理，持久化存储，大数据常用的编程语言等等内容，每个大类下有很多的开源工具。2大数据需要的语言Javajava可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的（当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天）。一是因为大数据的本质无非就360问答是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS被湖,Yarn,Hbas距阶e,MR,Zoo径烧今责陆keeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来情坏异区低影卷，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。Scalascala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程述轴强乐外中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道（后面我会有文章多维度介绍它们），它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。Python和Shellshell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复期特杂的且shell难以实现的日常脚本。3分布式计算什么是分布打电回有祖里我义坐雷训式计算？分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处吧境宗给巴远帮再但湖纸理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。举个栗子，就像是组长把一个大落低销问做项目拆分，让组员每个人开发一部分，最后将所有人代码merge，大项目完成。听起来好像很简单，但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的题仍停呀给京端府路写内容可不少。分布式计算目前流行的工具有：政院前探虽州花矿祖离线工具Spark，M跑守吸apReduce等实时工具Spark Streaming，Storm，Flink等这几个东西的区别和各自的应用场景我们之后再聊。4分布式存储传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据，单台存储服务器的io能力是有限的，这成为了系统性单广能的瓶颈，同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求，尤其是大规模的存储应用。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性住传节弱杆持亮训较和存取效率，还易于扩展。上图是hdfs的存储架构图，hdfs作为分布式专所情范独织只督文件系统，兼备了可靠性和扩展性，数据存储3份在不同机器上（两份存在同一机架，一份存在其他机架）保证数据不丢失。由NameNode统一管理元数据，可以任意扩展集群。主流的分布式数据库有很多hbase，mongoDB，GreenPlum，redis等等等等，没有孰好孰坏之分，只有合不合适，每个数据库的应用场景都不同，其实直接比较是没有意义的，后续我也会有文章一个个讲解它们的应用场景原理架构等。5分布式调度与管理现在人们好像都很热衷于谈"去中心化"，也许是区块链带起的这个潮流。但是"中心化"在大数据领域还是很重要的，至少目前来说是的。分布式的集群管理需要有个组件去分配调度资源给各个节点，这个东西叫yarn;需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper；需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。当然这些“东西”并不是唯一的，其实都是有很多替代品的，本文只举了几个比较常用的例子。