數據挖掘要本科學歷嗎
⑴ 大數據行業對學歷有什麼要求呢
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。
相信很多同學有這樣的提問：學習大數據對學歷有要求嗎？
回答這個問題之前還是讓我們看一段真實對話：
Q：請問從事大數據這行，碩士學歷有必要麼？
A：如果有條件，最好可以上到碩士，但不是說必須如此，大數據相關職位對行業知識和項目經驗也比較看重，如果家庭經濟情況允許，自己學習意願比較強可以選擇讀研。
Q：我以前是別的專業，想做這行，准備讀個碩士，請問可以選擇的專業有哪些？
A：應用數學、統計學、計算機、金融專業都可以
正如這段對話，許多同學在進入這個行業的時候都會疑惑：大數據相關的職位看上去有點高大上，是否需要研究生以上的學歷？
對國內就業市場而言，本科學歷是大數據相關職位的一個基本要求,從各個職位上看需求量都是最大的。高端人才要求碩士以上的學歷也很普遍，顯示出這個行業的進入的確是有一定門檻的。
對於學歷這個問題，一般來說，當你沒有任何基礎的時候，能拿的出手的只有學歷，本科生當然競爭不過研究生。但是隨著工作時間久了，你的能力達到了這個職位的要求，學歷就不重要了。尤其是對業務能力要求比較高的數據分析師、數據挖掘師這些職位，你的行業知識和業務理解能力在很多情況下比學歷更加重要。
當然，高端人才(如演算法工程師、數據科學家)對學歷也比較高，如果各方面條件允許，選擇計算數學/概率論/模式識別/計算機方面的研究生深造也是有必要的，一些大公司的確會在初篩的時候根據學歷篩選人，這個也很正常。當然，你也可以在工作幾年後，當覺得到基礎瓶頸的時候，可以再去讀書，這個時候可能你更清楚自己需要的是什麼。
海闊憑魚躍，天高任鳥飛。對於進入這個行業的同學而言，你可以選擇提升學歷後再進入這個行業，也可以先就業，用你的工作經驗彌補你的學歷不足。大數據是一個實踐性很強的學科，從實際工作中獲取的知識和能力是你在學校裡面無法學習到的，企業最終也是看重你的實際工作能力。
學歷只能代表過去，學歷不高只能說明在之前的學習階段沒有發揮好，但並不代表在後天環境中不能提高自己。如果我們沒有高學歷，那就在後天環境中淬煉自己，付出不亞於任何人的努力，提高自己的能力。對於大數據這項專業性特別強的技術而言，能力遠比一紙文憑實用的多。
不管你有沒有一個好專業，好學歷，最重要的一點，請別忘了，要堅持學習和進化，努力奮斗，相信天道終將酬勤！
⑵ 大數據課程難不難學，學歷低能學會嗎
照我多年的觀察，學習大數據的人群學歷最低基本上是在大專，一般都是本科或碩士生居多，不過這不是絕對的，畢竟大數據相關職位對行業知識和項目經驗也很看重，如果家庭經濟情況允許，自己學習意願也比較強的，在校生可以選擇讀研，已經本科畢業出來的學生，可以選擇報一個大數據就業班之類的，系統地提高一下自己的業務能力和實操經驗。
對於學歷這個問題，一般來說，當你沒有任何基礎的時候，能拿的出手的只有學歷，本科生當然競爭不過研究生。但是隨著工作時間久了，你的能力達到了這個職位的要求，學歷就不重要了。尤其是對業務能力要求比較高的數據分析師、數據挖掘師這些職位，你的行業知識和業務理解能力在很多情況下比學歷更加重要。
至於去哪裡學，這個你可以貨比三家，結合自己的專業背景和興趣偏好，選擇你更加喜歡或更加信任的課程，雖然課程整體上都是大同小異，但講師的授課方式和個人水平很重要，一定要找好符合自己心態和感官的講師，這樣你學起來會更加得心應手。我們CDA也有大數據分析就業班，有時間可以了解一下，讓課程顧問幫你好好分析分析你目前所處的水平在什麼位置，然後再量身為你推薦適合你學習的課程。
⑶ 大數據需要什麼學歷才可以學。
學大數據沒有學歷要求。
1.大數據是指在一定時間范圍內，傳統軟體工具無法捕獲、管理和處理的數據集。它是一種海量、高增長率、多樣化的信息資產，需要一種新的處理模式來擁有更強的決策能力、洞察力和發現能力以及流程優化能力。大數據有五個特點：容量、速度、多樣性、低值密度和准確性。它沒有統計抽樣方法，只是觀察和跟蹤發生了什麼。大數據的使用往往是預測分析、用戶行為分析或其他一些先進的數據分析方法。.學習大數據技術不需要學歷，但要成為初級大數據工程師，你必須擁有至少2年的中專學歷；如果你想成為中級大數據工程師，你必須擁有至少4年的中專學歷；如果你想成為一名高級大數據工程師，你必須擁有至少6年的中專學歷。
⑷ 學大數據需要什麼條件
學大數據需要具備的基礎是數學基礎、統計學基礎和計算機基礎。
大數據是指那些數據量特別大、數據類別特別復雜的數據集，這種數據集不能用傳統的資料庫進行轉存、管理和處理是需要新處理模式才能具有更強大的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增差率和多樣化的信息資產。大數據屬於交叉學科：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。
⑸ r數據挖掘 電腦硬體配置
1. 電腦需要什麼配置？
學大數據的電腦配置主要在內存方面，至少8G，上不封頂，一般16G夠用。當然這只是學習層面，自己搭虛擬機玩玩。工作中，公司自然會給你分配伺服器讓你工作。
2. 有哪些方向？
數據開發、數據分析、數據挖掘。其中每個大方向又拆分了幾個小方向。
三者的聯系是，數據過來之後先進行開發，然後進行分析，最後從數據中挖掘出價值並進行應用。
3. 用Java還是Python？
數據分析和數據挖掘基本使用Python。
數據開發不局限於語言。數據開發大多數Java，少部分Python，也有Scala，具體看公司項目技術棧。因為大部分大數據框架都支持Java介面，而且大部分公司項目技術棧都用Java，所以Java居多。Python更多地使用在腳本或者前期的框架粘合。Scala大多用在Spark框架。
具體可以去招聘網站的JD看，先看自己想去的公司，最後再看自己所在城市的公司。
4. 需要學機器學習嗎?
數據挖掘需要機器學習的知識，部分數據分析崗位需要機器學習知識。
數據開發大多數是不需要的，但有些公司的數據開發崗位也要涉及到推薦系統模型等，或者要使用Spark的mlib庫等等。初學者不需要特意去學，可等到後期技能拓展或者工作中需要再學。
如果你對大數據開發感興趣，想系統學習大數據的話，可以戳我加入大數據技術學習交流群，了解課程，獲取學習資源
5. 哪個方向好？
都好，興趣為王！想做演算法相關的學數據挖掘，想做開發寫代碼的就學數據開發，想接觸業務層面的可以學數據分析，更多的可以結合自己之前的專業技能、工作經歷及之後想從事的工作內容進行考慮。
6. 需要數學知識嗎？
數據開發和一般崗位的數據分析師都不需要什麼數學知識，除了數據挖掘和部分數據分析進行建模時需要進行統計等操作才需要數學知識。
7. 需要高學歷嗎？
入門級別的都不用看學歷。看學歷指數：數據挖掘 > 數據分析 > 數據開發。數據分析和開發正常本科就夠了，數據挖掘大多是本科以上。
8. 薪資高嗎？
大環境下，薪資：數據挖掘 > 數據開發 > 數據分析。同一家公司同一級別的崗位，數據開發正常高於普通開發。
具體看城市、公司以及工作年限。
9. 就業前景和市場需求怎麼樣？
市場需求怎麼樣，看培訓機構的動作就知道了，今年市場上湧起一大批大數據的培訓機構。而且隨著企業上雲，數字化轉型，5G時代的到來，對數據會越來越重視。
無論哪個方向的就業前景都是明朗的，大數據的三大方向後期可以進階純技術架構，純業務管理，技術與業務結合的解決方案架構師，也可以三者之間相互轉型。
第一批大數據專業的學生現在大三，至少得再過2，3年，學校的課程才會相對完善，並能批量生產。不過科班的學生都知道，是不是科班只有在簡歷上寫的不一樣，上課玩的游戲都一樣的。
10. 數據開發和後台開發的區別？
大數據開發相當於後台開發的升級版，要處理的數據量更多，應付的場景更復雜。
⑹ 學大數據需要什麼學歷
學習大數據技術對學歷沒有要求，但是要想考初級大數據工程師至少要具備中專學歷滿2年；要想考中級大數據工程師至少要具備中專學歷滿4年；要想考高級大數據工程師至少要具備中專學歷滿6年。(6)數據挖掘要本科學歷嗎擴展閱讀
大數據需要學什麼：
大數據的學習，可以大致分為三個階段：
階段一，主要是學習大數據基礎，主要是Java基礎和Linux基礎。
大數據的主要編程語言是Java，而主要的開發和運行在Linux環境當中完成，所以這兩項基礎必備。Java基礎主要在Java SE、資料庫方面，需要額外重視，而Linux，掌握基本的系統命令就能慢慢上手類 ，多用會越來越熟練。
階段二，就是大數據技術組件框架的學習，這部分也是重點。
大數據技術體系龐雜，基礎技術覆蓋數據採集、數據預處理、分布式存儲、NOSQL資料庫、多模式計算（批處理、在線處理、實時流處理、內存處理）、多模態計算（圖像、文本、視頻、音頻）、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智慧、深度學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。
但是從企業應用的`角度來說，主要是基於開源框架開發應用的多，所以就是主流的大數據技術框架的學習，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生態圈。
階段三，是項目練手。
招聘面試的時候，企業會很看重這方面，實戰能力，能夠基於具體的需求，去完成開發，給出合理的技術解決方案。
⑺ 不是科班出身，學大數據可以嗎
可以，但需要本科學歷。
大數據作為一項前沿互聯網技術，目前被各互聯網大廠的項目部門大量需求，是不錯的選擇。
隨著鴻蒙系統的發布，物聯網時代將會催生更多大數據崗位。大數據技術在現在，以及可預見的將來，都是比較吃香的。大數據是一門交叉學科，很多大學沒有為大數據單獨設置專業，主要有自學和報班學習兩種途徑。
大數據學習內容主要有：
①JavaSE核心技術；
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；
③Spark相關技術、Scala基本編程；
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。
雲計算學習主要內容有：
①網路基礎與linux系統的管理；
②優化及高可用技能；
③虛擬化與雲平台技術；
④開發運維。
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
⑻ 去大公司干數據挖掘都需要研究生以上學歷才可以嗎
一般來說是這樣的。
因為在本科期間不會學習過多過深的數據挖掘相關演算法，但也有例外；
主要跟求職者本身的實力有關，學歷只是一個參考而已，如果求職者本身數據挖掘做的非常牛，那麼學歷就沒有那麼重要了，能力比較重要。
⑼ 想當數據挖掘工程師要報什麼大學專業
本科或碩士以上學歷，數據挖掘、統計學、資料庫相關專業。
熟練掌握專關系資料庫技術，具屬有資料庫系統開發經驗；熟練掌握常用的數據挖掘演算法；
具備數理統計理論基礎，並熟悉常用的統計工具軟體。
國內一批大學，211或者985最好。
⑽ 數據分析師要專業大學畢業的嗎
數據分析師需要本科及以上學歷，其具體條件是：1、具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術；2、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求；3、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；4、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。