大數據開發需要自考本科嗎

『壹』 大數據需要什麼學歷才可以學。

大數據時代的到來，簡單的說是海量數據同完美計算能力結合的結果。確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。大數據時代開啟人類社會利用數據價值的另一個時代。大數據行業從業者的狀態是怎樣的呢？讓我們走進來看看吧！
人才市場需求明顯增大，絕大部分集中在一線及新一線城市
在2017年的調查中，發現數據團隊的人才儲備普遍存在較大缺口；數據人才培養周期長、成效慢。超過50%組織或機構的數據團隊人才儲備不充足，數據團隊普遍存在人才缺口。
從2018年的頂級數據團隊調查問卷和數據分析中發現，市場對數據人才的需求仍然呈現明顯的上升趨勢。
通過採集65000餘條各大招聘網站2018年數據領域的招聘信息，相比於去年，該領域人才招聘需求上漲了15.4%。
從城市角度來看，北京、上海、深圳、廣州、成都、杭州成為數據人才需求第一梯隊，佔全國需求的94%以上，其中北京的數據人才需求量全國最多，達到了35%，其次則是上海、深圳，均為18%左右。
開發、測試人員需求量旺盛，對演算法、機器學習崗位人員的素質期待最高
在各類職位的招聘中，開發、測試與數據的需求佔比超半數，演算法與機器學習的人員配置比例並不高，從專訪中看出，就演算法與機器學習崗位來說，並不在於人多，而在於人員質量高。
微軟中國首席計數管韋青曾說過「我們對人才的期待有兩個，一個是演算法科學家，這個人的能力不只是數學，也要有實際經驗，還得有計算機能力，包括電子工程的能力，得是個全才。
年薪5萬—15萬職位為主流
對比各類數據從業者的薪資情況，年薪5萬—15萬人數佔比超6成，其次是年薪15萬—20萬，佔比14%，年薪超過20萬人數佔比約20%。
從數據中看出，隨著學歷的升高，平均年薪呈現的變化趨勢基本呈正相關。不同工作經驗的數據從業者的收入水平也呈現較大差異。平均1—3年工作經驗平均年薪為14萬，5年以上工作經驗起薪穩定在28萬以上，最高達40萬，在各項工作年限區間，薪資基本呈線性增長。
學歷要求集中在本科及大專
數據行業對學歷要求主要集中在大專及本科學歷，占近8成。入門門檻要求碩士或搏士學歷的崗位極少，僅佔1.6%.而這類崗位主要集中在演算法、數據、機器學習這類崗位。高學歷人才比例較少也與此類職位可能不通過招聘網站公開招聘有關。
演算法與機器學習類職位薪資最高
在人數需求得到滿足之後，一些數據團隊的管理者也提出了更高的要求。從崗位薪資上也可以看出行業對於各類技能的需求程度。
在所有與數據相關的崗位中，演算法崗位工資最高，年薪近30萬，其次則是機器學習與產品崗位。
北京數據行業從業者平均薪資最高
在六個數據行業需求最旺盛的城市中，北京的平均薪資最高，其次為上海、杭州、深圳、廣州、成都。
在北京、上海、廣州、成都，平均薪資最高的崗位依舊時演算法，深圳薪資最高則是機器學習。此外，杭州的UI崗位薪資明顯高於其他城市。
數據團隊相關職位中，演算法薪資競爭力最強，運維、數據、運營薪資增長潛力低
分析數據團隊相關崗位薪資漲幅與工作年限的關系後發現，在所有數據行業相關崗位中，演算法崗位薪資增長幅度最高，在10年工作經驗背景下，這是唯一一個平均年薪超過100萬的崗位類型。
而3—5年的工作經驗情況下，機器學習的薪資水平僅次於演算法，但該崗位目前對於5年以上工作經驗的從業者需求量很低，長期薪資競爭力無法得到反映。
相反，運維、數據、運營10年以上工作經驗的崗位薪資水平墊底。
碩士學歷更可能帶來高收益
根據分析結果，本科學歷求職者雖然在數據行業市場中需求量達，但對於擁有碩士學歷的從業者，未來的職業發展潛力更大。隨著工作年限的增加，入職門檻為碩士的崗位薪資最高。
希望對您有所幫助！~

『貳』 學習大數據開發需要多久啊

零基礎學習者：從0開始，學習編程語言、Linux系統，再到大數據技術Hadoop、Spark等，一周學習5天，需要5個月左右；

程序員轉行大數據：默認有扎實的編程語言基礎，有一定的開發經驗，轉行學習大數據技術，一周學習5天，要3個月左右。

『叄』 大數據開發是不是很難學沒有基礎可不可以學習呢

如今大數據人才緊缺，不少人都想通過培訓進入到大數據行業，那麼同時也會問，大數據培訓難不難學？零基礎能不能學大數據？大數據培訓難不難，還是得看個人堅持學習的毅力。零基礎參加大數據培訓當然是沒問題的了，目前許多大數據培訓機構都開設了零基礎培訓班。也算是針對廣大零基礎的學員一種福利。

零基礎學習大數據是不是很難？
在這個人才緊缺的時代，能夠把握時間，找准方向，快速的融入到這一行，肯定不是那麼容易的事情，因為你各個環節上都得深思熟慮一番，才能開始去行動，比如你正在猶豫要不要轉行；好不容易決定之後又在猶豫選擇哪家機構；哪裡有零基礎授課的培訓機構等等問題撲面而來。
當零經驗進入時，肯定需要工作技巧、行業背景知識等多方面的輸入，如果溝通能力強，可以很好的把人際關系維護好的話，會更容易得到支持。
零基礎的學習大數據開發之後，得具備那些東西？
理論+思路+工具+實踐
理論：簡單的數理統計原理，請熟悉。一開始不必了解太高深，知道抽樣的原理，常見統計方法即可。隨著工作和業務的需求，進一步有針對性的深入學習。
思路：這個是比較重要的，也是需要逐漸培養的，什麼情況應該有什麼方法做統計分析？希望通過分析得到什麼結論？
工具：excel的常用統計公式，統計方法需要了解。大量數據的可以考慮學習下spss，再高階可以用R等等。
實踐：這是最重要的，可以嘗試從身邊的一些日常案例入手，培養自己的洞察力。
補充一點：要以此為職業，建議認真研讀這類崗位的招聘需求，文章很多，已經明確告知了你需要哪些能力，可以把自己當作是已經在職的人員思考，如果我來做這個業務，應該怎麼去做。

『肆』 Java大數據工程師准入門檻一定是本科嗎

並不是的，java大數據工程師專業跟普通的Java應用開發工程專業的難度相當。其實主要學習的還是應用技能，而不是一個數據分析或者人工智慧方面的科研學科。

大數據應用開發工程師的日常工作跟普通的程序員一樣，都是調包和調參。

『伍』 專科學大數據應用、雲計算技術這一類的專業是不是不好找工作，需要這些專業的都是大公司，要求本科嗎

大數據技術與應用專業或相關專業就業前景較為廣闊。

原因是近幾年來，互聯網行業發展風起雲涌，而移動互聯網、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大數據時代。

截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB（1024GB＝1TB）級別一躍升到PB（1024TB＝1PB）、EB（1024PB＝1EB）乃至ZB（1024EB＝1ZB）級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：

1、大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；2、大數據人才供不應求。

另外，大數據專業畢業生就業崗位非常多，比如：Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用與開發、大數據平台運維、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計、大數據分析、Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化、大數據挖掘、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計等。

普通大數據開發工程師的基本崗位薪資起步即1萬＋，一般入職薪資13000元左右，3年以上工作大數據開發工程師薪資高達30000元／月。

接著來看行業前景，2017年中國大數據產業總體規模為4700億元人民幣，預計2018年將突破5700億元，未來大數據與雲計算、AI相結合，將締造數百個就業新崗位。說白了就是行業前景可觀，未來可期。

大數據技術與應用（雲計算與大數據方向）就業情況：

就業方向：學生畢業後能在信息產業類、科技類、事業單位信息化部門等相關企業，從事雲計算與大數據平台設計、管理與開發等工作。

就業崗位有網路工程師、系統運維工程師、信息安全工程師、雲計算與大數據工程師、大數據分析師、大數據開發工程師、IT項目部經理等。

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大數據技術與應用研究方向是將大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術相結合的「互聯網＋」前沿科技專業。

本專業旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

主要崗位：大數據項目實施工程師、大數據平台運維工程師、大數據平台開發工程師等。

『陸』 大數據開發 為什麼 需要 學前端

大數據開發並不需要學前端的。 除非是那種大數據可視性開發。

『柒』 大數據專業需要畢業後寫代碼嗎累嗎

大數據專業也屬於計算機領域的。而且了，今後大數據（Big Data）還是計算機領域的必然趨勢。畢業後當然需要寫程序代碼了。
至於說計算機軟體編程到底是否累這個問題，根據我多年的編程經驗就是一個字：累。
但是同時也能夠從累中體會到編程的快樂。當你花費很長時間終於調試通過一個源程序，看到運行出了正確運行結果那一刻，那種喜悅是無法表達的。
最後我的親身體會就是一句話：累並快樂著！！

『捌』 大數據開發專業主要學什麼

大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

以中國人民大學為例：

基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

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大數據崗位：

1、大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。

2、大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3、hadoop開發工程師。

解決大數據存儲問題。

4、數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

5、數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。

『玖』 大專大數據應用與開發專業需不需要數學很好

你說的是全日制的大專裡面的大數據應用與開發專業嗎？但是學習的內容和全日制是有一定區別的。不過大數據應用與開發畢竟是一門應用與開發性比較強的專業，所以數學的話最好不要太差。因為據我的了解成人高考、自考裡面的專業也是有這個專業的學習的。

給你總結了一點大數據應用與開發專業的學習資料，你看下，望採納。

1.大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）。

2.大數據開發其實分兩種，第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。第一類工作感覺更適用於data analyst這種職位吧，而且現在Hive Spark-SQL這種系統也提供SQL的介面。第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。

『拾』 自考本科有大數據專業嗎為什麼我找不到，在哪裡哪家學校

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