2021-10-27 · 每时每课，给你新机会！
南京课工场大数据学校
当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司也都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。
就业前景
1、大数据应用广泛，未来将覆盖全行业
2、大数据人才缺口巨大（2-3内人才缺口预计达到120万+）
3、随着人工智能、物联网的发展，大数据人才急剧增加
所以，大数据行业的就业前景一片光明，人才缺口不断增加。
就业薪资
1、招聘平台数据统计，大数据人才起薪平均15k/月
2、内部数据统计，2017年毕业学员平均月薪14K，最高月薪27K，最低月薪10K。2018年毕业学员平均月薪17K，最高22K，最低15K。
所以，大数据就业薪资偏高，属于土豪职业之一。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
2020-02-13 · 大数据人才培养的机构
加米谷大数据科技
大数据行业最近几年才大力发展，在国内的布局和发展还不是很成熟，如果是大数据从业人员那么竞争相对其他热门互联网行业会小些，尽早进入才有可能成为此行业的领军人物。
据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例，我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。
从就业方向来看，大数据人才主要有三大就业方向：
1.大数据系统研发类人才
2.大数据应用开发类人才
3.大数据分析类人才
大数据业务流程有4个基本环节，分别是：业务理解、数据准备、数据挖掘、分析应用。
大数据技术正在向各个行业蔓延，大数据与云计算、AI、金融、医疗、物联网、政府公共服务等相结合，缔造了很多就业新岗位，大数据浪潮不仅开始席卷全行业，政府职能、城市规划、安全执法也将需要大数据的支持，所以，大数据在各行业算是通吃的技能 ，基本不用担心就业问题。
市场的供求关系决定了市场的价格，目前我国大数据方面的专业人员还不是很多，这就造就了大数据人才是目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析、大数据开发等大数据人才必将成为市场紧缺型人才，发展前景好，薪资水平也水涨船高。
1、从基础开始学起
新手学习大数据开发的知识，一定不要直接去学核心的内容，毕竟没有编程基础，没有接触过IT相关的内容，冒冒然学习会遇到很多问题。所以，新手应该从基础开始学起，比如：java、Linux和mysql等内容。
2、熟悉IT行业的一些“软知识”
对于此类“软知识”，就好像是一个人的文学素养，不仅能够提升一个人的内涵，还能够提升一个人对于知识的理解能力。所以，新手学习大数据开发的知识，要积极的去为自己补充IT领域的知识，即使很多内容你可能并不是深入的研究，但是，这些内容都将成为新手逐渐成长的“软知识”。
3、写程序时要规范化
大数据开发的知识虽然并不需要求学者海量的敲代码，但是，在学习的时候也要养成良好的习惯，写程序时一定要规范化。
4、学习不仅仅是靠老师
对于编程类知识的学习，不仅是需要靠老师，更多的还是需要自己去积极的探索，积极的去学习，如果遇到问题总是第一时间想到老师能不能帮帮我，最好是这段代码都由老师来代写了更好，那么，这种思路会大大降低我们独立解决问题的能力，当然，也不利于自己真正的将知识融会贯通。
5、经验丰富的老师指导
我们在学习的过程中，应该有经验丰富的导师为自己指导，又或者是有相关工作经验的前辈们来指导自己，不要想着我看看网上的教程，几个月之后就能找到一份好工作，这是不现实的，如果没有好的老师师帮你解决问题，相信对于一个新手来说，我们会走很多弯路，同时也会半途而废，浪费了自己的时间和金钱。
6、做真实的实训项目
演习千遍不如一场实战，这句话在学习IT类知识的时候尤为适用。对于新手而言，如果没有真实的实训项目去做，那么永远都是假把式，无法真正的将理论付诸于实践，也无法提升自己的实战能力。所以，学习大数据开发一定要做真实的实训项目。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
大数据时代则对从业人员素质的要求越来越高，因为数据处理变得越来越复杂，数据人才的竞争也越来越激烈，很多大公司都在寻找尖端人才。而且，大到国防、金融，小到跟生活息息相关的物流、购物、医疗、交通等，都日益需要大数据的支撑。大数据正在成为一门“显学”。
对于大数据开发的学习，重在掌握基本知识以及实践应用，合理安排基础知识的学习，可以起到事半功倍的效果，以下是比较经典的大数据开发学习路线：
第一阶段：JavaSE+MySql+Linux
Java语言入门 → OOP编程 → Java常用Api、集合 → IO/NIO → Java实用技术 → Mysql数据库 → 阶段项目实战 → Linux基础 → shell编程
第二阶段：Hadoop与生态系统
Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → Hbase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig
第三阶段：Storm与Spark及其生态圈
Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark机器学习
第四阶段：其他
Mahout机器学习 → R语言 → Python
第五阶段：项目实战、技术综合运用
希望对您有所帮助！~
