大数据需要什么学历才可以学。
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2022-09-13 · 百度认证:陕西新华电脑软件培训学校官方账号
陕西新华电脑学校
陕西新华电脑软学校位于西咸新区秦汉新城兰池二路东段,隶属于新华教育集团,是经陕西省人力资源和社会保障厅批准成立的一所大型互联网教育学校,是陕西省专业的互联网人才培养基地,交通便利,学风醇厚
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目前大多数的招聘企业,对于大数据人才要求必须是大专学历以上,而且大专学历还要求是理工科相关专业的,如果是本科及本科以上的,则对专业要求适当的放宽。大数据学习没有你想象的那么困难,零基础也是可以学习的。同时大数据分为两大方向:大数据开发和数据分析。
这两大方向的对于基础知识的要求不同,数据分析偏向应用层面,对于编程要求不高,相较而言对于基础知识这块要求低一点。
下面我们结合大数据开发和数据分析的课程内容来具体说明大数据学习要具备什么基础知识。
下面是大数据开发的课程内容:
阶段一:静态网页基础(主要学习HTML和CSS)
阶段二:JavaSE+javaWEB
阶段三:JAVA高阶应用
阶段四:javaEE
阶段五:Linux和Hadoop
阶段六:大数据数据库
阶段七:实时数据采集
阶段八:Spark数据分析
从上面的课程内容看,大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。
数据分析的课程内容:
阶段一:Mysql
阶段二:Python开发基础
阶段三:Python高阶编程
阶段四:数据分析基础知识
阶段五:数据挖掘
阶段六:机器学习
阶段七:业务分析
阶段八:项目实战(挖掘和业务分析)
阶段九:大数据分析
数据分析课程跟大数据开发不同,需要掌握的基础知识也不同,数据分析需要掌握的基础有:数据库、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。
以上就是大数据要掌握的基础知识,只有掌握了这些知识,才能够找到一份好的大数据工作。大数据技术可以应用在各个领域,比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等,应用范围非常广泛,大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代,这不仅是信息技术的终极目标,也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。
这两大方向的对于基础知识的要求不同,数据分析偏向应用层面,对于编程要求不高,相较而言对于基础知识这块要求低一点。
下面我们结合大数据开发和数据分析的课程内容来具体说明大数据学习要具备什么基础知识。
下面是大数据开发的课程内容:
阶段一:静态网页基础(主要学习HTML和CSS)
阶段二:JavaSE+javaWEB
阶段三:JAVA高阶应用
阶段四:javaEE
阶段五:Linux和Hadoop
阶段六:大数据数据库
阶段七:实时数据采集
阶段八:Spark数据分析
从上面的课程内容看,大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。
数据分析的课程内容:
阶段一:Mysql
阶段二:Python开发基础
阶段三:Python高阶编程
阶段四:数据分析基础知识
阶段五:数据挖掘
阶段六:机器学习
阶段七:业务分析
阶段八:项目实战(挖掘和业务分析)
阶段九:大数据分析
数据分析课程跟大数据开发不同,需要掌握的基础知识也不同,数据分析需要掌握的基础有:数据库、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。
以上就是大数据要掌握的基础知识,只有掌握了这些知识,才能够找到一份好的大数据工作。大数据技术可以应用在各个领域,比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等,应用范围非常广泛,大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代,这不仅是信息技术的终极目标,也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。
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大数据时代的到来,简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。大数据行业从业者的状态是怎样的呢?让我们走进来看看吧!
人才市场需求明显增大,绝大部分集中在一线及新一线城市
在2017年的调查中,发现数据团队的人才储备普遍存在较大缺口;数据人才培养周期长、成效慢。超过50%组织或机构的数据团队人才储备不充足,数据团队普遍存在人才缺口。
从2018年的顶级数据团队调查问卷和数据分析中发现,市场对数据人才的需求仍然呈现明显的上升趋势。
通过采集65000余条各大招聘网站2018年数据领域的招聘信息,相比于去年,该领域人才招聘需求上涨了15.4%。
从城市角度来看,北京、上海、深圳、广州、成都、杭州成为数据人才需求第一梯队,占全国需求的94%以上,其中北京的数据人才需求量全国最多,达到了35%,其次则是上海、深圳,均为18%左右。
开发、测试人员需求量旺盛,对算法、机器学习岗位人员的素质期待最高
在各类职位的招聘中,开发、测试与数据的需求占比超半数,算法与机器学习的人员配置比例并不高,从专访中看出,就算法与机器学习岗位来说,并不在于人多,而在于人员质量高。
微软中国首席计数管韦青曾说过“我们对人才的期待有两个,一个是算法科学家,这个人的能力不只是数学,也要有实际经验,还得有计算机能力,包括电子工程的能力,得是个全才。
年薪5万—15万职位为主流
对比各类数据从业者的薪资情况,年薪5万—15万人数占比超6成,其次是年薪15万—20万,占比14%,年薪超过20万人数占比约20%。
从数据中看出,随着学历的升高,平均年薪呈现的变化趋势基本呈正相关。不同工作经验的数据从业者的收入水平也呈现较大差异。平均1—3年工作经验平均年薪为14万,5年以上工作经验起薪稳定在28万以上,最高达40万,在各项工作年限区间,薪资基本呈线性增长。
学历要求集中在本科及大专
数据行业对学历要求主要集中在大专及本科学历,占近8成。入门门槛要求硕士或搏士学历的岗位极少,仅占1.6%.而这类岗位主要集中在算法、数据、机器学习这类岗位。高学历人才比例较少也与此类职位可能不通过招聘网站公开招聘有关。
算法与机器学习类职位薪资最高
在人数需求得到满足之后,一些数据团队的管理者也提出了更高的要求。从岗位薪资上也可以看出行业对于各类技能的需求程度。
在所有与数据相关的岗位中,算法岗位工资最高,年薪近30万,其次则是机器学习与产品岗位。
北京数据行业从业者平均薪资最高
在六个数据行业需求最旺盛的城市中,北京的平均薪资最高,其次为上海、杭州、深圳、广州、成都。
在北京、上海、广州、成都,平均薪资最高的岗位依旧时算法,深圳薪资最高则是机器学习。此外,杭州的UI岗位薪资明显高于其他城市。
数据团队相关职位中,算法薪资竞争力最强,运维、数据、运营薪资增长潜力低
分析数据团队相关岗位薪资涨幅与工作年限的关系后发现,在所有数据行业相关岗位中,算法岗位薪资增长幅度最高,在10年工作经验背景下,这是唯一一个平均年薪超过100万的岗位类型。
而3—5年的工作经验情况下,机器学习的薪资水平仅次于算法,但该岗位目前对于5年以上工作经验的从业者需求量很低,长期薪资竞争力无法得到反映。
相反,运维、数据、运营10年以上工作经验的岗位薪资水平垫底。
硕士学历更可能带来高收益
根据分析结果,本科学历求职者虽然在数据行业市场中需求量达,但对于拥有硕士学历的从业者,未来的职业发展潜力更大。随着工作年限的增加,入职门槛为硕士的岗位薪资最高。
希望对您有所帮助!~
人才市场需求明显增大,绝大部分集中在一线及新一线城市
在2017年的调查中,发现数据团队的人才储备普遍存在较大缺口;数据人才培养周期长、成效慢。超过50%组织或机构的数据团队人才储备不充足,数据团队普遍存在人才缺口。
从2018年的顶级数据团队调查问卷和数据分析中发现,市场对数据人才的需求仍然呈现明显的上升趋势。
通过采集65000余条各大招聘网站2018年数据领域的招聘信息,相比于去年,该领域人才招聘需求上涨了15.4%。
从城市角度来看,北京、上海、深圳、广州、成都、杭州成为数据人才需求第一梯队,占全国需求的94%以上,其中北京的数据人才需求量全国最多,达到了35%,其次则是上海、深圳,均为18%左右。
开发、测试人员需求量旺盛,对算法、机器学习岗位人员的素质期待最高
在各类职位的招聘中,开发、测试与数据的需求占比超半数,算法与机器学习的人员配置比例并不高,从专访中看出,就算法与机器学习岗位来说,并不在于人多,而在于人员质量高。
微软中国首席计数管韦青曾说过“我们对人才的期待有两个,一个是算法科学家,这个人的能力不只是数学,也要有实际经验,还得有计算机能力,包括电子工程的能力,得是个全才。
年薪5万—15万职位为主流
对比各类数据从业者的薪资情况,年薪5万—15万人数占比超6成,其次是年薪15万—20万,占比14%,年薪超过20万人数占比约20%。
从数据中看出,随着学历的升高,平均年薪呈现的变化趋势基本呈正相关。不同工作经验的数据从业者的收入水平也呈现较大差异。平均1—3年工作经验平均年薪为14万,5年以上工作经验起薪稳定在28万以上,最高达40万,在各项工作年限区间,薪资基本呈线性增长。
学历要求集中在本科及大专
数据行业对学历要求主要集中在大专及本科学历,占近8成。入门门槛要求硕士或搏士学历的岗位极少,仅占1.6%.而这类岗位主要集中在算法、数据、机器学习这类岗位。高学历人才比例较少也与此类职位可能不通过招聘网站公开招聘有关。
算法与机器学习类职位薪资最高
在人数需求得到满足之后,一些数据团队的管理者也提出了更高的要求。从岗位薪资上也可以看出行业对于各类技能的需求程度。
在所有与数据相关的岗位中,算法岗位工资最高,年薪近30万,其次则是机器学习与产品岗位。
北京数据行业从业者平均薪资最高
在六个数据行业需求最旺盛的城市中,北京的平均薪资最高,其次为上海、杭州、深圳、广州、成都。
在北京、上海、广州、成都,平均薪资最高的岗位依旧时算法,深圳薪资最高则是机器学习。此外,杭州的UI岗位薪资明显高于其他城市。
数据团队相关职位中,算法薪资竞争力最强,运维、数据、运营薪资增长潜力低
分析数据团队相关岗位薪资涨幅与工作年限的关系后发现,在所有数据行业相关岗位中,算法岗位薪资增长幅度最高,在10年工作经验背景下,这是唯一一个平均年薪超过100万的岗位类型。
而3—5年的工作经验情况下,机器学习的薪资水平仅次于算法,但该岗位目前对于5年以上工作经验的从业者需求量很低,长期薪资竞争力无法得到反映。
相反,运维、数据、运营10年以上工作经验的岗位薪资水平垫底。
硕士学历更可能带来高收益
根据分析结果,本科学历求职者虽然在数据行业市场中需求量达,但对于拥有硕士学历的从业者,未来的职业发展潜力更大。随着工作年限的增加,入职门槛为硕士的岗位薪资最高。
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