大数据怎么样？ 大数据的实际应用
大数据的就业前景到底怎么样
1. 大数据就业前景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
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。
2. 大数据就业方向
①Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等
②数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
③大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科
对应岗位：大数据运维工程师
精通任何方向之一者，均会 “ 前(钱)”途无量。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了
8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到
30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
3. 大数据就业薪资
①基础人才-数据分析师
北京数据分析平均工资：¥ 10630/月。
②大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资：¥ 30230/月。
③Hadoop开发工程师
北京hadoop平均工资：¥ 20130/月。
④数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资：¥ 21740/月。
⑤算法工程师
北京算法工程师平均工资：¥ 22640/月。
4. 大数据职业发展
最后一个问题，到底哪些公司需求大数据人才?
事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。
目前，大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。
大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。
另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
总之，数据，是未来的一切。
大数据专业的就业前景怎么样？
如果你是合格的大数据开发技术人员，那当然有高薪的工作，并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的，那需要看你学习怎么样。
大数据
目前大数据培训相对其他培训项目要好就业，
因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的，
而大数据在最近两年才大力发展，并且在各领域蔓延，
因此所产生的人才缺口巨大，而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才，又特别的少；
应用越来越广，技术人才却产生较慢，刚培训的人员，只能适应基本的软件操作和理论基础；
还达不到企业要完成复杂业务的技术需求；
所以培训入门快，拿薪资快，但只是一时，进入企业，不努力学习是跟不上发展与用人需求的。
大数据怎么样？学习这个好不好？
大数据剖析
这个专业也是属于顺应时代发展，抢占市场先机的“投机”行为，作为新兴的、交叉的专业，不可能有成熟的概念、培养方案，各高校都是在黑暗中摸索前行，培养方案也是五花八门，但无论怎样变都是统计学、数学、计算机、软件工程等专业的“大杂烩”，核心是统计学+计算机。
看一看相关介绍就知道了：数据科学与大数据技术专业毕业生通过掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新，从事大数据研究和开发应用。 也是很笼统很空虚，为什么？因为新啊，前无古人啊，没有经验可遵循啊。
再看一下主要课程：数学、C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理、大数据管理、大数据实践等课程。
统计学知识和计算机知识是核心点，加一点数学、数据科学课程。
真的很好吗？
任何专业都有优缺点，好不好都是相对的，如果你喜欢，也做好了努力的准备，那就尽管去努力吧，但一定要不讨厌统计学和计算机，不要因为名字的高大上就忽视了自己的能力。专业名字再高大上，课程如何搭建，教师的水平和资源问题解决不了也是白扯。
电子商务等就是个案例，从高大上到烂大街没几年时间，当然不是说这个专业也会像电子商务那样很快泛滥成灾，只是告诉大家不要有急功近利的蹭热点的心理。
想做相关工作，学什么专业不是最重要的，怎么学才是，学计算机、统计学、数学都可以从事大数据工作，用人单位不会因为你专业名字高大上高看你一眼，还得看真本事（学校学历也很重要）。
照这样下去，不排除将来会出现云计算、区块链等令人哭笑不得的专业。
大数据好不好学呢？就要前景怎么样？
一、大数据不好学，但可以学
1、大数据好不好学，答案是不好学，如果好学的话就不会有上百万的人才缺口了
2、大数据学习是有门槛的，但并不像很多人说的那样需要数学和统计学基础（大数据分析需要这些基础）。而我们经常说的大数据学习一般指大数据开发（大专学历即可学习，理工科专业为佳）
3、为什么说不好学呢？我们从大数据学习内容上来分析，大数据开发说白一点就是编程，相信对很多行外人来说，一提到编程就是满屏看不懂的代码，这就是大数据难点之一。如果你不入这一行总觉的困难重重。所以说，大数据难但是可以学！经过你的努力和坚持，小白也是可以完全学懂大数据的。
二、就业前景好
1、大数据行业的火爆就不用我赘述了
2、人才缺口达200万
3、平均月薪20K+
4、应用广泛、未来将覆盖全行业
5、人工智能、云计算、物联网和大数据密不可分