大数据开发需要自考本科吗

『壹』 大数据需要什么学历才可以学。

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！~

『贰』 学习大数据开发需要多久啊

零基础学习者：从0开始，学习编程语言、Linux系统，再到大数据技术Hadoop、Spark等，一周学习5天，需要5个月左右；

程序员转行大数据：默认有扎实的编程语言基础，有一定的开发经验，转行学习大数据技术，一周学习5天，要3个月左右。

『叁』 大数据开发是不是很难学没有基础可不可以学习呢

如今大数据人才紧缺，不少人都想通过培训进入到大数据行业，那么同时也会问，大数据培训难不难学？零基础能不能学大数据？大数据培训难不难，还是得看个人坚持学习的毅力。零基础参加大数据培训当然是没问题的了，目前许多大数据培训机构都开设了零基础培训班。也算是针对广大零基础的学员一种福利。

零基础学习大数据是不是很难？
在这个人才紧缺的时代，能够把握时间，找准方向，快速的融入到这一行，肯定不是那么容易的事情，因为你各个环节上都得深思熟虑一番，才能开始去行动，比如你正在犹豫要不要转行；好不容易决定之后又在犹豫选择哪家机构；哪里有零基础授课的培训机构等等问题扑面而来。
当零经验进入时，肯定需要工作技巧、行业背景知识等多方面的输入，如果沟通能力强，可以很好的把人际关系维护好的话，会更容易得到支持。
零基础的学习大数据开发之后，得具备那些东西？
理论+思路+工具+实践
理论：简单的数理统计原理，请熟悉。一开始不必了解太高深，知道抽样的原理，常见统计方法即可。随着工作和业务的需求，进一步有针对性的深入学习。
思路：这个是比较重要的，也是需要逐渐培养的，什么情况应该有什么方法做统计分析？希望通过分析得到什么结论？
工具：excel的常用统计公式，统计方法需要了解。大量数据的可以考虑学习下spss，再高阶可以用R等等。
实践：这是最重要的，可以尝试从身边的一些日常案例入手，培养自己的洞察力。
补充一点：要以此为职业，建议认真研读这类岗位的招聘需求，文章很多，已经明确告知了你需要哪些能力，可以把自己当作是已经在职的人员思考，如果我来做这个业务，应该怎么去做。

『肆』 Java大数据工程师准入门槛一定是本科吗

并不是的，java大数据工程师专业跟普通的Java应用开发工程专业的难度相当。其实主要学习的还是应用技能，而不是一个数据分析或者人工智能方面的科研学科。

大数据应用开发工程师的日常工作跟普通的程序员一样，都是调包和调参。

『伍』 专科学大数据应用、云计算技术这一类的专业是不是不好找工作，需要这些专业的都是大公司，要求本科吗

大数据技术与应用专业或相关专业就业前景较为广阔。

原因是近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。

截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB（1024GB＝1TB）级别一跃升到PB（1024TB＝1PB）、EB（1024PB＝1EB）乃至ZB（1024EB＝1ZB）级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

当下大数据从业人员的两个主要趋势是：

1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。

另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。

普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万＋，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元／月。

接着来看行业前景，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。

大数据技术与应用（云计算与大数据方向）就业情况：

就业方向：学生毕业后能在信息产业类、科技类、事业单位信息化部门等相关企业，从事云计算与大数据平台设计、管理与开发等工作。

就业岗位有网络工程师、系统运维工程师、信息安全工程师、云计算与大数据工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、IT项目部经理等。

(5)大数据开发需要自考本科吗扩展阅读：

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网＋”前沿科技专业。

本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

主要岗位：大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。

『陆』 大数据开发 为什么 需要 学前端

大数据开发并不需要学前端的。 除非是那种大数据可视性开发。

『柒』 大数据专业需要毕业后写代码吗累吗

大数据专业也属于计算机领域的。而且了，今后大数据（Big Data）还是计算机领域的必然趋势。毕业后当然需要写程序代码了。
至于说计算机软件编程到底是否累这个问题，根据我多年的编程经验就是一个字：累。
但是同时也能够从累中体会到编程的快乐。当你花费很长时间终于调试通过一个源程序，看到运行出了正确运行结果那一刻，那种喜悦是无法表达的。
最后我的亲身体会就是一句话：累并快乐着！！

『捌』 大数据开发专业主要学什么

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)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

(8)大数据开发需要自考本科吗扩展阅读：

大数据岗位：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

『玖』 大专大数据应用与开发专业需不需要数学很好

你说的是全日制的大专里面的大数据应用与开发专业吗？但是学习的内容和全日制是有一定区别的。不过大数据应用与开发毕竟是一门应用与开发性比较强的专业，所以数学的话最好不要太差。因为据我的了解成人高考、自考里面的专业也是有这个专业的学习的。

给你总结了一点大数据应用与开发专业的学习资料，你看下，望采纳。

1.大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

2.大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

『拾』 自考本科有大数据专业吗为什么我找不到，在哪里哪家学校

具体看报考哪个学校
在看是否有这个专业
具体登录自考教育考试院网站进行查询
希望回答能够帮助你
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