Question

为什么说程序员学大数据靠谱

Answer 1

1、大数据仅仅是一门交互量大的数据库，本质上还是编程思维跟算法的比拼。这种学语言就是学编程的态度很无语，数学物理学英语都是要专心钻研的地方。不然，就停留在需要啥学啥的水平，永远就是写hello world的命。
2、大数据企业众多，逐步形成产业化。从08年开始，大数据就成为互联网信息领域的大热门。由此而来，大数据企业像雨后春笋般层出不穷。纯粹做大数据服务的公司，全国就有数百家之多。另外，更有成千上万家企业是主要利用大数据来驱动业务发展的公司。
3、大数据人才需求量大，薪资相比其他行业遥遥领先。数万家的企业都把大数据当做企业业务发展的制高点，都在不惜代价的抢滩大数据人才。就拿互联网金融行业来说，不低于一万家企业，平均每家企业都需要10人以上的数据人才，BAT就更不用说了，每家的数据人才都是以千计。据初步估计，2020年国内数据相关的各方面专业人才需求量达数百万，缺口百万级以上。在这样的情势之下，大数据人才的薪资往往都起点高，增长迅速，一个硕士毕业两年熟悉某一类模型算法的人员，月薪低于2万基本上是招不到的。
4、大数据代表未来高科技发展方向，不管是智能社会、智能城市、智能社区、智能交通、智能制造、智能理财等等，都依赖于大数据基础，这是多么巨大的市场和发展机遇。所以，在现阶段，无论你何时去决定投入，都有非常大的机会，至少未来十年，大数据一定不会衰落。
5、如果从我个人的角度上来说，如果您对大数据感兴趣，那么我觉得程序员适合学习大数据，首先我们有先天的优势，那就是我们都是技术出身，对软件和系统有天生的敏感度，另外就是程序员的逻辑思维都相对来说较强，那么就对于数据的挖掘和数据的分析存在着很大的优势。
6、程序思维的角度上来说，任何语言都是相通的，只是语法不同而已，那么无论是哪个方向的程序员学习大数据必学语言java都比别人要快，只要语法和面向对象的思想转变即可。所以这类基础性的技术类应用，我们掌握起来就会快了很多。 同样的道理，对于Spark、hadoop大数据开发技术，我们学习起来也非常的顺手。这就是我看到的程序员优势。
7、对于大数据的未来，会渗透到行业的各个角落，任何地方都脱离不开大数据的范畴。人工智能、云计算、云医疗等，都是现在炙手可热的行业标向，这些完全脱离不了大数据的支撑，由此我们就应该清晰的认识到大数据的重要性。

Answer 2

大数据是时代的趋势，在社会上也很好找到合适的工作。

Answer 3

现在是数据量越来越多，你说靠不靠谱

Answer 4

为什么越来越多的人开始进攻大数据领域，为什么很多人都选择学习大数据技术？大数据技术能给我们未来带来怎样的改变？或者说大数据技术真的很重要吗？大数据专业讲师的回答： 未来大数据技术不仅仅对各大知名企业是一把利刃，大数据技术同样可以用于对国家的治理中，这也是为什么国家一直非常重视发展大数据技术、培养大数据技术人才的原因之一。

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1.大数据技术可以有效提升对治理对象的科学认知。
政府监管能力有赖于对监管对象及其活动的科学认知，而面对巨大的经济规模和复杂的经济活动，政府在监管中越位、缺位、错位现象依然时有发生，监管效果有待提升。大数据与传统技术显著的区别在于处理速度快，时效性高，这种变化带来的有利影响就是能够准确动态地反映客观现实，掌握监管对象的动态信息，提升监管的时效性和科学性。
2.大数据技术有利于改善民主决策。
国家治理现代化的一个重要标识是社会多元主体的参与。大数据的一大特征就是信息来源多样化和数据量规模庞大、交叉复现与数据混搭。在新兴媒体的带动下，各类社会机构包括企业、社团、公民等均能及时了解和反馈发展动态，有序地进行协同配合，参与国家治理。大数据改变了公共行政的决策思维、范式和方法，为民主决策提供了更有效的技术基础。
3.大数据技术有利于加强市场监管和压缩权力寻租空间。
运用大数据平台，能够推进工商、税务、质监、安监等部门收集企业数据进行信息共享，并且经由云计算等技术对共享数据进行综合研判，实现对信息的统一管理，便于及时发现监管漏洞。同时，大数据平台还可以有机整合有关部门的行政权力，靠着统一标准，优化、细化、固化行政管理的每个环节及其程序，做到执法的标准化、一体化。而且，经过网上审批，做到处处留有痕迹，让权力在阳光之下运行，更大限度地压缩诱发贪腐行为的权力寻租空间。
4.打造大数据施政平台能够促进国家治理的透明化。
大数据施政平台的建立，意味着海量信息和灵敏数据会向社会、市场公开，当所有信息和数据都能够在一个系统平台内查询到时，就等于将政府治理和监管的各个程序与环节进行了公开，社会公众和市场主体就能更好地监督政府行为，从而有效促进政府的权力规范运用，实现政府负面清单、权力清单、责任清单的透明化管理。
5.有利于加强学科融合发展，提高国家治理的理论研究能力。
学术分工的专业化进程大大提高了研究效率和学术领域内的交流评估质量，但也有可能失去学科交叉创新的把握。大数据技术则推动了社会科学和自然科学的融合，有利于促进各学科开拓新的研究领域，形成新的研究视角。哲学社会科学领域利用大数据技术，可以弥补其研究方法与研究工具的缺陷，提高哲学社会科学研究的科学化和定量化水平。