大家好，今天小编来为大家解答大数据的现状和发展如何现在学习大数据还有出路吗这个问题，不建议学大数据很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 零基础能不能学大数据大数据开发好学吗
2. 大数据目前好学吗就业怎么样
3. 数据科学与大数据技术，简称“大数据”，这个专业好不好
4. 大数据的现状和发展如何现在学习大数据还有出路吗

零基础能不能学大数据大数据开发好学吗

随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。

大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析和呈现几个方面，相对来说数据整理更容易上手一些，也比较适合基础比较薄弱人，另外数据呈现也比较适合作为入门阶段的学习内容。

对于数据整理和数据呈现两个岗位的从业者来说，需要重点掌握两方面的技术，分别是数据库和编程语言，通常情况下都是从Mysql和Python开始学起。数据整理需要使用大量的Sql语句，通过反复的梳理最终整理出一个规范的格式，而数据呈现则需要通过Python来完成，当然一些规范化的输出也可以采用各种BI工具来完成。

如果做数据存储和数据分析的工作，那么就需要一定的基础了，这个基础就是计算机基础、数学基础和统计学基础，这三个学科共同组成了大数据的研发基础。当然，如果从计算机基础开始学起也是可以的，只是这个过程可能比较漫长，对于职场人来说一定要慎重选择。

大数据开发需要学习的内容比较多，而且也有一定的难度，所以大数据开发不算好学，但是如果有大块的时间和系统的学习计划，也是可以入门大数据开发的。通常情况下，大数据开发需要掌握几个大块的内容，包括编程语言、算法、大数据平台以及与平台关联的各种工具。另外，大数据的应用和场景有密切的关系，所以要想真正提高大数据开发能力，一定要有实际的项目做依托。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

大数据目前好学吗就业怎么样

谢谢邀请！

世界上没有难学的知识，只有难以教授的学生，心态决定状态，世上无难事以要肯攀登。

大数据是近几年比较热门的专业。目前，国家层面对大数据人才培养正在加速。教育部2016年2月公布新增数据科学与大数据技术专业。

计算机科学与技术（数据科学与大数据技术方向），本科四年制。主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。

毕业后可以从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。同时，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

就业前景

2019年12月10日，中国信通院发布的《大数据白皮书(2019)》显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示，预计到2020年，全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元，较2018年的预期水平增长约33.33%，较2016年的市场收入规模翻一倍。

大数据人才稀缺，根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

5月22日，智联招聘发布的2020年新基建产业人才发展报告预测，2020年底，信息基础设施产业核心技术人才的缺口将达到417万人。

报告称，2020年一季度，信息基础设施产业核心技术岗位中，缺口较大职位以软件开发类为主，包括Java开发工程师、软件工程师、Android开发工程师、高级软件工程师、IOS开发工程师、WEB前端开发、嵌入式软件开发、互联网软件工程师、系统架构设计师等，多为5G、大数据、人工智能等各领域的通用技术人才。

监测显示，一季度，信息基础设施产业下四大领域(大数据、人工智能、5G、工业互联网)各自招聘需求较高的职位，除软件开发等基础通用岗位外，大数据领域对数据库开发工程师、网络与信息安全工程师的需求较高；人工智能需要大量算法工程师人才；通信研发工程师、通信技术工程师、无线/射频通信工程师等是5G产业的核心岗位；ERP实施顾问则是工业互联网领域招聘最多的技术人才。

就业方向

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

推荐院校

根据全国高校学科评估结果，此处仅推荐B级以上高校——

A+类高校：北京大学、清华大学、浙江大学、国防科技大学

A类高校：北京航空航天大学、北京邮电大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学、华中科技大学、电子科技大学

A-类高校：北京交通大学、北京理工大学、东北大学、吉林大学、同济大学、中国科学技术大学、武汉大学、中南大学、西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学、解放军信息工程大学

了解了大数据行业和大数据专业后，对于考生填报热门专业时，需要注意以下几点：

1.报考热门专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考时是冷门，但行业需求大，就业率更高。

2.选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

3.志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线大学的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

4.最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

5.考生报考时要注意，有的高校大数据专业是按大类招生，即按计算机大类，且只招理科生。

我的回答希望对你有所帮助，祝你好运！

随着高考的临近，家长们越来越关注志愿填报的相关信息，毕竟在学习上帮不了孩子太多，但为孩子搜集、整理志愿信息绝对是家长功劳最大的一件事。

近期「教育资讯源」陆续推出选大学选专业的有关的一些文章，希望能在志愿填报的路上助您一臂之力！敬请点击关注！

数据科学与大数据技术，简称“大数据”，这个专业好不好

回答:热门而火爆的新兴专业。

1.数据科学与大数据技术，简称“大数据”，是计算机、人工智能等多学科相互交叉的专业。

2.大数据专业，主要培养通过大数据思维，对大数据进行开发运用的高层次人才。毕业后，主要去向为政府、企业、公司，具体行业为保险、电子商务、银行、金融、医药、互联网等。

3.自中科院首开“大数据技术与应用”专业以来，截止目前，全国有近300所大学开设了大数据专业，可见该专业的热门程度。

4.据《大数据人才报告》显示，目前全国仅有大数据人才46万，预计未来几年，光是基础性数据分析人才一项，其缺口竟达14000000万，简直不亚于令人吃惊的“天文数字”。

5.大数据人才的严重缺乏，造成了有些行业招不到大数据人才，特别是中小型，花高薪也很难招到。据调查，现工作一年的大数据人才月薪是12000元，工龄3年的hadoop人才，年薪居然高达40万左右。

大数据的现状和发展如何现在学习大数据还有出路吗

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础。

从大数据的生态体系来看，大数据领域的产业链正在逐渐形成和完善，行业内逐渐形成了一定的行业分工，比如有的公司专注于数据采集，有的公司专注于数据分析，有的公司专注于数据应用等等，这种产业链的丰富和发展将为大数据的落地应用奠定一个扎实的基础。

当然，从大数据自身的发展空间来看，当前的大数据产业链还远没有成熟，在大数据的落地应用过程中，依然还需要一大批具有行业垂直能力的大数据企业，这也为众多创业者在大数据领域创业奠定了基础。

从大数据当前的落地应用情况来看，当前的大数据落地应用依然处在初期阶段，虽然大数据的落地应用有巨大的空间和潜力，但是也有很多制约大数据落地应用的因素，这些因素可以总结为三点，其一是基础信息系统；其二是大数据建设成本过高；其三是大数据人才短缺。

以产业领域为例，大数据未来在产业领域的应用场景非常大，产业领域也确实有大量的场景需要使用大数据，但是大数据要想在产业领域落地，首先就要解决如何通过大数据为产业领域的发展，带来新的价值增量。

大数据在产业领域的落地应用，往往需要企业从上云开始，基于云计算来完成企业众多资源的整合，同时基于云计算来完成大数据应用的落地。所以说，企业要想全面打开大数据的价值空间，首先要考虑云计算平台的搭建，从这个角度来看，大数据方案的落地是一个系统且复杂的过程，不仅仅需要技术方案，同时还需要管理方案。实际上，从当前大数据的行业应用情况来看，制约当前大数据落地应用的核心问题已经不是技术问题了，而是企业的管理问题，企业能不能打造，或者认可大数据的价值体系，是大数据在行业落地应用的关键问题之一。

从大数据的发展前景来看，大数据的发展前景还是非常广阔的，一方面大数据自身能够打造出一个庞大的价值空间，而且大数据的价值体系具有非常大的成长性，在互联网从消费互联网发展到产业互联网阶段时，大数据的价值会得到越来越多的体现。另一方面，大数据当前被列入到“新基建”计划，这能够为大数据带来更强的资源整合能力，从而全面推动大数据的落地应用。

最后，对于当前的大学生、职场人和创业者来说，在当前的网络化时代，掌握一定的大数据技术还是很有必要的，对于大学生来说，掌握大数据能够提升自身的就业竞争力，对于职场人来说，掌握大数据能够提升自身的职场价值，同时会为职场人打开新的发展空间，而对于创业者来说，如果能够抓住大数据时代的发展红利，能够获得更快的发展速度。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。