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在當(dāng)今這個(gè)信息時(shí)代，數(shù)據(jù)是企業(yè)最寶貴的資源之一。隨著數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)中一個(gè)不可忽視的話題。如何合理有效地管理和利用企業(yè)數(shù)據(jù)，成為了每一個(gè)企業(yè)家和管理人員都需要思考的問(wèn)題。那么對(duì)于企業(yè)來(lái)講，如何掌握大數(shù)據(jù)，有效管理和利用企業(yè)數(shù)據(jù)？本文將為您一一道來(lái)。
一、大數(shù)據(jù)的定義和特點(diǎn)
大數(shù)據(jù)（Big Data）是指因數(shù)量巨大、類(lèi)型繁多而無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)通常包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫(kù)表格中的數(shù)據(jù)）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、音頻和視頻數(shù)據(jù)）。
大數(shù)據(jù)具有三個(gè)特點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)量大，以至于無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)的技術(shù)手段進(jìn)行處理；二是數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，包括了各種傳感器、移動(dòng)設(shè)備、社交媒體等多種形態(tài)的數(shù)據(jù)來(lái)源；三是數(shù)據(jù)處理速度要求高，要求在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)數(shù)據(jù)的處理。
二、大數(shù)據(jù)的管理
在企業(yè)中，大數(shù)據(jù)需要進(jìn)行管理，以便保證數(shù)據(jù)的可靠性和完整性，同時(shí)讓數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的決策產(chǎn)生積極作用。大數(shù)據(jù)的管理可以從以下幾個(gè)方面來(lái)實(shí)現(xiàn)。
1. 數(shù)據(jù)分類(lèi)和整合
企業(yè)中的數(shù)據(jù)來(lái)源很多，不同的數(shù)據(jù)有不同的性質(zhì)，需要進(jìn)行分類(lèi)和整合，以便后續(xù)的分析和利用。數(shù)據(jù)分類(lèi)可以按照數(shù)據(jù)類(lèi)型、來(lái)源、應(yīng)用場(chǎng)景等多種方式進(jìn)行，然后進(jìn)行整合，形成一張完整的數(shù)據(jù)地圖。
2. 數(shù)據(jù)清洗和校驗(yàn)
大數(shù)據(jù)中難免會(huì)存在一些噪聲數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，需要將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和校驗(yàn)，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。
3. 數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)
在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)，以保證數(shù)據(jù)在遭受意外損壞時(shí)能夠快速恢復(fù)。數(shù)據(jù)備份可以結(jié)合云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，更加方便和可靠。
4. 數(shù)據(jù)安全和權(quán)限控制
大數(shù)據(jù)中包含的信息較多，安全風(fēng)險(xiǎn)也更高。因此，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)安全和權(quán)限控制，以保證數(shù)據(jù)的機(jī)密性和隱私性?？梢圆捎眉用芗夹g(shù)、權(quán)限控制等多種方式進(jìn)行保護(hù)。
三、大數(shù)據(jù)的利用
大數(shù)據(jù)管理好了，企業(yè)也需要將數(shù)據(jù)發(fā)揮出更大的作用，進(jìn)行有效的利用。大數(shù)據(jù)的利用可以變廢為寶，給企業(yè)帶來(lái)更多的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。以下是企業(yè)利用大數(shù)據(jù)的幾種方式。
1. 數(shù)據(jù)分析
大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著大量的信息，企業(yè)可以采用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)和模型構(gòu)建等方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，從中獲取有價(jià)值的信息。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以了解客戶(hù)需求、銷(xiāo)售趨勢(shì)、市場(chǎng)變化等信息，幫助企業(yè)做出科學(xué)決策。
2. 智能營(yíng)銷(xiāo)
利用大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，企業(yè)可以對(duì)自身的產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行精準(zhǔn)推銷(xiāo)和營(yíng)銷(xiāo)。通過(guò)對(duì)客戶(hù)的行為和偏好進(jìn)行分析，可以有效地制定營(yíng)銷(xiāo)策略，投放廣告和優(yōu)化產(chǎn)品。通過(guò)精細(xì)化的營(yíng)銷(xiāo)方式，可以提高客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)率和客戶(hù)滿(mǎn)意度，增加企業(yè)的營(yíng)收。
3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新
通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，可以發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)需求的變化和新機(jī)會(huì)的產(chǎn)生。企業(yè)可以依據(jù)大數(shù)據(jù)結(jié)果，啟動(dòng)新的業(yè)務(wù)探索、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和流程改進(jìn)等方案。通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新，企業(yè)可以不斷提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力。
四、大數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展
大數(shù)據(jù)是一個(gè)新興的技術(shù)領(lǐng)域，涉及到各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域的應(yīng)用。在未來(lái)的發(fā)展中，大數(shù)據(jù)將會(huì)帶來(lái)無(wú)限的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)，對(duì)企業(yè)發(fā)展和智能化管理產(chǎn)生巨大的影響。以下幾個(gè)方向是值得企業(yè)關(guān)注的。
1. 云計(jì)算、和大數(shù)據(jù)深度融合
云計(jì)算、和大數(shù)據(jù)是三大技術(shù)領(lǐng)域，將它們進(jìn)行深度融合，可以大大提高企業(yè)的效率和決策的準(zhǔn)確性。未來(lái)，將會(huì)有更多的工具和技術(shù)流程來(lái)實(shí)現(xiàn)這種深度融合。
2. 大數(shù)據(jù)安全
大數(shù)據(jù)的安全問(wèn)題是重中之重。未來(lái)，將會(huì)有更多的大數(shù)據(jù)安全技術(shù)和解決方案出現(xiàn)，以確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和隱私性。
3. 大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合
未來(lái)的智能化時(shí)代，大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合將會(huì)推動(dòng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)采集大量的數(shù)據(jù)，再通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析和挖掘，可以更好地實(shí)現(xiàn)智能化決策和管理。
大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)中一個(gè)非常重要的話題，是企業(yè)進(jìn)行決策和管理的必要條件。如何掌握大數(shù)據(jù)，進(jìn)行有效的管理和利用，是每一個(gè)企業(yè)家和管理人員都需要思考的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分類(lèi)整理、安全管理和智能利用，可以更好地實(shí)現(xiàn)企業(yè)的決策和管理目標(biāo)。未來(lái)，大數(shù)據(jù)將會(huì)與云計(jì)算、、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)進(jìn)行深度融合，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)和管理產(chǎn)生更加深遠(yuǎn)的影響。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析要用到哪些知識(shí)？
- 大數(shù)據(jù)需要什么學(xué)歷才可以學(xué)。
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析要用到哪些知識(shí)？
首先我們要了解下大數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析在概念上的區(qū)別，亂談大數(shù)據(jù)分析相較于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，需要掌握更多的技能，對(duì)于從業(yè)者能力要求提高了。但是賀亂大數(shù)據(jù)分析嘩拍碰的學(xué)習(xí)門(mén)檻并沒(méi)有太高，學(xué)習(xí)難度適中，很多人都能夠?qū)W會(huì)大數(shù)據(jù)分析。
每一個(gè)大數(shù)據(jù)的愛(ài)好者應(yīng)該心目中都有一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的夢(mèng)吧，我們都知道數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)非常神秘的職位，看著一堆數(shù)據(jù)就能洞悉全局，很神奇吧，今天來(lái)給大家送福利了，想提高你的數(shù)據(jù)分析能力嗎，看下文吧。
1.Excel是否精鉆？
除了常亂敗用的Excel函數(shù)（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達(dá)圖等）和簡(jiǎn)單分析技能也是經(jīng)常用的，可以幫助你快速分析業(yè)務(wù)走勢(shì)和異常情況；另外，Excel里面的函數(shù)結(jié)合透視表以及VBA功能是完善報(bào)表開(kāi)發(fā)的利器，讓你一鍵輕松搞定報(bào)表。
2.你需要更懂?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)
常用的數(shù)據(jù)庫(kù)如做絕MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語(yǔ)句的熟練使用，對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)讀取過(guò)程也要熟練掌握。在對(duì)于大數(shù)據(jù)量處理時(shí)，如何想辦法加快程序的運(yùn)行速度、減少網(wǎng)絡(luò)流量、提高數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性是非常有必要的。
3.掌握數(shù)據(jù)整理、可視化和報(bào)表制作
數(shù)據(jù)整理，是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成方便實(shí)用的格式，實(shí)用工具有Excel、R、Python等工具。數(shù)據(jù)可視化，是創(chuàng)建和研究數(shù)據(jù)的視覺(jué)表現(xiàn)，方便業(yè)務(wù)方快速分析數(shù)據(jù)并定位具體問(wèn)題，實(shí)用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，這項(xiàng)技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之類(lèi)的工具做數(shù)據(jù)可視化，F(xiàn)ineBI有推送查看功能，也就是在企業(yè)上下建立一套系統(tǒng)，通過(guò)權(quán)限的分配讓不同的人看到權(quán)限范圍內(nèi)的報(bào)表。
4.多學(xué)幾項(xiàng)技能
大多數(shù)據(jù)分析師都是從計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)這些專(zhuān)業(yè)而來(lái)的，也就意味著數(shù)學(xué)知識(shí)是重要基礎(chǔ)。尤其是統(tǒng)計(jì)學(xué)，更是數(shù)據(jù)分析師的基本功，從數(shù)據(jù)采集、抽樣到具體分析時(shí)的驗(yàn)證探索和預(yù)測(cè)都要用到統(tǒng)計(jì)學(xué)。
現(xiàn)在社會(huì)心理學(xué)也逐漸囊括到數(shù)據(jù)分析師的能力體系中嘩胡顫來(lái)了，尤其是從事互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的同學(xué)，需要了解用戶(hù)的行為動(dòng)向，分析背后的動(dòng)機(jī)。把握了整體方向后，數(shù)據(jù)分析的過(guò)程也就更容易。
1、需要有應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、汪慎數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)本科或者工學(xué)碩遲褲士層次水平的數(shù)學(xué)知識(shí)背景。
2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中碼陵簡(jiǎn)的一門(mén)。
3、至少能夠用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)；
4、至少掌握一門(mén)數(shù)學(xué)軟件：matalab，mathmatics進(jìn)行新模型的構(gòu)建。
5、至少掌握一門(mén)編程語(yǔ)言；
6，當(dāng)然還要其他應(yīng)用領(lǐng)域方面的知識(shí)，比如市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)等，因?yàn)檫@是數(shù)據(jù)分析的主要應(yīng)用領(lǐng)域。
第猜雹一部分 大數(shù)據(jù)平臺(tái)：
大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含了采集層、存儲(chǔ)層、計(jì)算層和應(yīng)用層，是一個(gè)復(fù)雜的IT系統(tǒng)，需要學(xué)會(huì)Hadoop等分布式系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)技能。
1.1采集層：Sqoop可用來(lái)采集導(dǎo)入傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)穗悄帆據(jù)、Flume對(duì)于日志型數(shù)據(jù)采集，另外使用Python一類(lèi)的語(yǔ)言開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；
1.2儲(chǔ)存層：分布式文件系統(tǒng)HDFS最為常用；
1.3計(jì)算層：有不同的計(jì)算框架可以選擇，常見(jiàn)的如MapReduce、Spark等，一般來(lái)講，如果能使用計(jì)算框架的“原生語(yǔ)言”，運(yùn)算效率會(huì)更高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；
1.4應(yīng)用層：包括結(jié)果數(shù)據(jù)的可視化、交互界面開(kāi)發(fā)以及應(yīng)用管理工具的開(kāi)發(fā)等，更多的用到Java、Python等通用IT開(kāi)發(fā)前端、后端的能力；
第二部分 大數(shù)據(jù)分析：
大數(shù)據(jù)挖掘指的是利用算法和模型提高數(shù)據(jù)處理效率、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識(shí)的轉(zhuǎn)換
2.1數(shù)據(jù)分析方法論：統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 微積分（求導(dǎo)）代數(shù)（矩陣運(yùn)算）等
2.2統(tǒng)計(jì)模型：方差分析、線性回歸、邏輯回歸、列聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、面板模型等
2.3數(shù)據(jù)挖掘模型：運(yùn)搜決策樹(shù) 關(guān)聯(lián)分析、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等
【
大數(shù)據(jù)分析
與行業(yè)屬性區(qū)別】
電商業(yè)：推薦系統(tǒng) ——> 用戶(hù)畫(huà)像
金融業(yè)：風(fēng)控系統(tǒng) ——> 反欺詐
其 他：CTR ——隱悶早> CVR
【灶雀
大數(shù)據(jù)分析
職業(yè)方向】
1、 商業(yè)分析師;
2、 數(shù)據(jù)產(chǎn)罩螞品經(jīng)理;
3、 數(shù)據(jù)分析師;
4、 機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師;
5、 數(shù)據(jù)科學(xué)家
6、 ……
大數(shù)據(jù)需要什么學(xué)歷才可以學(xué)。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，簡(jiǎn)單的說(shuō)是海量數(shù)據(jù)同完美計(jì)算能力結(jié)合的結(jié)果。確切的說(shuō)是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)完美地解決了海量數(shù)據(jù)的收集敗悔、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)時(shí)代開(kāi)啟人類(lèi)社會(huì)利用數(shù)據(jù)價(jià)值的另一個(gè)時(shí)代。大數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè)者的狀態(tài)是怎樣的呢？讓我們走進(jìn)來(lái)看看吧！
人才市場(chǎng)需求明顯增大，絕大部分集中在一線及新一線城市
在2023年的調(diào)查中，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的人才儲(chǔ)備普遍存在較大缺口；數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)周期長(zhǎng)、成效慢。超過(guò)50%組織或機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)人才儲(chǔ)備不充足，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)普遍存在人才缺口。
從2023年的頂級(jí)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)調(diào)查問(wèn)卷和數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)人才的需求仍然呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)。
通過(guò)采集65000余條各大招聘網(wǎng)站2023年數(shù)據(jù)領(lǐng)域的招聘信息，相比于去年，該領(lǐng)域人才招聘需求上漲了15.4%。
從城市角度來(lái)看，北京、上海、深圳、廣州、成都、杭州成為數(shù)據(jù)人才需求之一梯隊(duì)，占全國(guó)需求的94%以上，其中北京的數(shù)據(jù)人才需求量全國(guó)最多，達(dá)到了35%，其次則是上海、深圳，均為18%左右。
開(kāi)發(fā)、測(cè)試人員需求量旺盛，對(duì)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)崗位人員的素質(zhì)期待更高
在各類(lèi)職位的招聘中，開(kāi)發(fā)、測(cè)試與數(shù)據(jù)的需求占比超半數(shù)，算法與機(jī)器學(xué)習(xí)的人員配置比例并不高，從專(zhuān)訪中看出，就算法與機(jī)器學(xué)習(xí)崗位來(lái)說(shuō)，并不在于人多，而在于人員質(zhì)量高。
微軟中國(guó)首席計(jì)數(shù)管韋青曾說(shuō)過(guò)“我們對(duì)人才的期待有兩激搜個(gè)，一個(gè)是算法科學(xué)家，這個(gè)人的能力不只是數(shù)學(xué)，也要有實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，還得有計(jì)算機(jī)能力，包括電子工程的能力，明枯歷得是個(gè)全才。
年薪5萬(wàn)—15萬(wàn)職位為主流
對(duì)比各類(lèi)數(shù)據(jù)從業(yè)者的薪資情況，年薪5萬(wàn)—15萬(wàn)人數(shù)占比超6成，其次是年薪15萬(wàn)—20萬(wàn)，占比14%，年薪超過(guò)20萬(wàn)人數(shù)占比約20%。
從數(shù)據(jù)中看出，隨著學(xué)歷的升高，平均年薪呈現(xiàn)的變化趨勢(shì)基本呈正相關(guān)。不同工作經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)從業(yè)者的收入水平也呈現(xiàn)較大差異。平均1—3年工作經(jīng)驗(yàn)平均年薪為14萬(wàn)，5年以上工作經(jīng)驗(yàn)起薪穩(wěn)定在28萬(wàn)以上，更高達(dá)40萬(wàn)，在各項(xiàng)工作年限區(qū)間，薪資基本呈線性增長(zhǎng)。
學(xué)歷要求集中在本科及大專(zhuān)
數(shù)據(jù)行業(yè)對(duì)學(xué)歷要求主要集中在大專(zhuān)及本科學(xué)歷，占近8成。入門(mén)門(mén)檻要求碩士或搏士學(xué)歷的崗位極少，僅占1.6%.而這類(lèi)崗位主要集中在算法、數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)這類(lèi)崗位。高學(xué)歷人才比例較少也與此類(lèi)職位可能不通過(guò)招聘網(wǎng)站公開(kāi)招聘有關(guān)。
算法與機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)職位薪資更高
在人數(shù)需求得到滿(mǎn)足之后，一些數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)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(yè)對(duì)于各類(lèi)技能的需求程度。
在所有與數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位中，算法崗位工資更高，年薪近30萬(wàn)，其次則是機(jī)器學(xué)習(xí)與產(chǎn)品崗位。
北京數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè)者平均薪資更高
在六個(gè)數(shù)據(jù)行業(yè)需求最旺盛的城市中，北京的平均薪資更高，其次為上海、杭州、深圳、廣州、成都。
在北京、上海、廣州、成都，平均薪資更高的崗位依舊時(shí)算法，深圳薪資更高則是機(jī)器學(xué)習(xí)。此外，杭州的UI崗位薪資明顯高于其他城市。
數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)相關(guān)職位中，算法薪資競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng)，運(yùn)維、數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)薪資增長(zhǎng)潛力低
分析數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)相關(guān)崗位薪資漲幅與工作年限的關(guān)系后發(fā)現(xiàn)，在所有數(shù)據(jù)行業(yè)相關(guān)崗位中，算法崗位薪資增長(zhǎng)幅度更高，在10年工作經(jīng)驗(yàn)背景下，這是唯一一個(gè)平均年薪超過(guò)100萬(wàn)的崗位類(lèi)型。
而3—5年的工作經(jīng)驗(yàn)情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)的薪資水平僅次于算法，但該崗位目前對(duì)于5年以上工作經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者需求量很低，長(zhǎng)期薪資競(jìng)爭(zhēng)力無(wú)法得到反映。
相反，運(yùn)維、數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)10年以上工作經(jīng)驗(yàn)的崗位薪資水平墊底。
碩士學(xué)歷更可能帶來(lái)高收益
根據(jù)分析結(jié)果，本科學(xué)歷求職者雖然在數(shù)據(jù)行業(yè)市場(chǎng)中需求量達(dá)，但對(duì)于擁有碩士學(xué)歷的從業(yè)者，未來(lái)的職業(yè)發(fā)展?jié)摿Ω?。隨著工作年限的增加，入職門(mén)檻為碩士的崗位薪資更高。
希望對(duì)您有所幫助！~
學(xué)大數(shù)據(jù)沒(méi)有學(xué)歷要求。
1.大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，傳統(tǒng)腔攜軟件工具無(wú)法捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)集。它是一種海量、高增長(zhǎng)率、多樣化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策能力、洞察力和發(fā)現(xiàn)能力以及流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)有五個(gè)特點(diǎn)：容量、速度、多樣性、低值密度和準(zhǔn)確性。它沒(méi)有統(tǒng)計(jì)抽樣方伍敗伏法，只是觀察和跟蹤發(fā)生了什么。大數(shù)據(jù)的使用往往是預(yù)測(cè)分析、用戶(hù)行為分析或其他一些先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析枯尺方法。.學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)不需要學(xué)歷，但要成為初級(jí)大數(shù)據(jù)工程師，你必須擁有至少2年的中專(zhuān)學(xué)歷；如果你想成為中級(jí)大數(shù)據(jù)工程師，你必須擁有至少4年的中專(zhuān)學(xué)歷；如果你想成為一名高級(jí)大數(shù)據(jù)工程師，你必須擁有至少6年的中專(zhuān)學(xué)歷。
目前大多數(shù)的招聘企業(yè)，對(duì)于大數(shù)據(jù)人才要求必須是大專(zhuān)學(xué)歷以上，而且大專(zhuān)學(xué)歷還要求是理工科相關(guān)專(zhuān)業(yè)的，如果是本科及本科以上的，則對(duì)專(zhuān)業(yè)要求適當(dāng)?shù)姆艑?。大?shù)據(jù)學(xué)習(xí)沒(méi)有你想象的那么困難，零基礎(chǔ)也是可以學(xué)習(xí)的。同時(shí)大數(shù)據(jù)分為兩大方向：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)空李激據(jù)分析斗襪。
這兩大方向的對(duì)于基礎(chǔ)知識(shí)的要求不同，數(shù)據(jù)分析偏向應(yīng)用層面，對(duì)于編程要求不高，相較而言對(duì)于基礎(chǔ)知識(shí)這塊要求低一點(diǎn)。
下面我們結(jié)合大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)分析的課程內(nèi)容來(lái)具體說(shuō)明大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)要具備什么基礎(chǔ)知識(shí)。
下面是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的課程內(nèi)容：
階段一：靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)基礎(chǔ)（主要學(xué)習(xí)HTML和CSS）
階段二：JavaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應(yīng)用
階段四：javaEE
階段五：Linux和Hadoop
階段六：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)
階段七：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集
階段八：Spark數(shù)據(jù)分析
從上面的課程內(nèi)容看，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎(chǔ)知識(shí)。
數(shù)據(jù)分析的課程內(nèi)容：
階段一：Mysql
階段二：Python開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)
階段三：Python高階編程
階段四：數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)
階段五：
數(shù)據(jù)挖掘
階段六：
機(jī)器學(xué)習(xí)
階段七：業(yè)務(wù)分析
階段八：項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（挖掘和業(yè)務(wù)分析）
階段九：
大數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析課程
跟大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)不同，需要掌握的基礎(chǔ)知識(shí)也不同，數(shù)據(jù)分析需要掌握的基礎(chǔ)有：數(shù)據(jù)庫(kù)、python、spss、MongDB、artbi、tableau、r語(yǔ)言以及
數(shù)據(jù)建模
等知識(shí)。
以上就是大數(shù)據(jù)要掌握的基礎(chǔ)知識(shí)，只有掌握了這些知識(shí)，才能夠找到一份好的大數(shù)據(jù)工作。
大數(shù)據(jù)技術(shù)
可以應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等擾型等，應(yīng)用范圍非常廣泛，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)將社會(huì)帶入了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代，這不僅是信息技術(shù)的終極目標(biāo)，也是人類(lèi)社會(huì)發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅(qū)動(dòng)力。
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