Question

大数据专业主要学什么？

Answer 1

只要有学习的心就不怕晚。从当前的技术发展趋势来看，未来大数据领域的创新空间还是非常大的，而且大数据自身的价值空间就非常大，围绕大数据也可以建立起一个庞大的产业生态，这会释放出大量的专业人才需求。大数据的落地应用场景多，不仅消费互联网领域需要用到大数据技术，在众多企业纷纷实现业务云端化之后，大数据与传统产业的结合点也会非常多，这必然会扩展大数据专业人才的就业空间和发展空间。大数据开发工程师在一线城市平均薪资都超过了两万元，一般有三到五年经验的工程师，年薪三十万以上都是普通收入；而在一些二线城市，这一岗位的薪…

Answer 2

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。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。

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，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

Answer 3

要想学习大数据需要掌握以下几个基本内容：
第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。
第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。
第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。

Answer 4

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。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)。

Answer 5

大数据开发前景是很不错的，像大数据开发这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据开发面授班的时间大约半年，学习大数据开发可以按照路线图的顺序，

Answer 6

要根据发展规划来制定相应的学习规划，对于大一和大二期间的同学来说，如果没有明确自己的发展规划，应该在保证课业成绩的同时，重视专业竞赛、科研实践和项目实践活动，这些经历对于未来的就业、考研和申研都有直接的影响。


大数据专业是一个典型的交叉学科，如果不能做好规划，容易导致学得杂而不精，这会降低未来的职场竞争力。

对于有考研计划的同学来说，本科期间应该重点学习一下机器学习相关知识，一方面机器学习是大数据两种主要的数据分析方式之一，另一方面机器学习也是打开人工智能大门的钥匙，具备一定的机器学习基础对于后续的科研会有比积极的影响。

可以说最近这些年在大数据领域的很多科研创新都离不开机器学习、深度学习，而且随着工业互联网的发展，未来机器学习在行业场景下，依然有较大的创新空间，这一点在今年的研究生开题当中也有所体现。

对于有就业计划的同学来说，本科期间应该重点关注程序设计、云计算平台和大数据平台相关知识。

目前很多大数据专业的同学会选择从事开发岗，而开发岗对于编程能力的要求是相对比较高的，而且随着当前的功能开发已经进入到云原生阶段，还需要熟悉云计算平台所提供的开发场景。

大数据开发岗虽然门槛不算太高，但是对于知识结构同样有一定的要求，而且还需要具有一定的实践经历。对于本科生同学来说，应该积极为大二、大三期间的假期实习做准备，这对于提升就业竞争力是有直接影响的。

最后，如果有大数据相关的学习和实践问题，欢迎与我交流。