「人才荒」、「高考熱門專業」、「需求大」、「缺口150萬人」、「稀缺職位」、「年薪百萬」，這些詞彙成為當下網路**和社交人群提到大資料人才時，提到最多的詞彙。當前，國家戰略的支援、大資料技術的快速發展，催生了大量大資料應用產業。眼下不少就業者已經蠢蠢欲動想要加入到最時髦的資訊科技行業「大資料」。
大資料分析顯示，「怎樣進行大資料的入門級學習?「、「零基礎如何學習大資料?」、「想學習大資料要掌握些什麼知識?」、「如何進入大資料領域,學習路線是什麼?」是目前大資料學習者關注度最高的話題。
哪些人期望學習大資料？
2023年，「資料科學與大資料技術」專業得到教育部批覆，成為新增專業。截至到今年，開設大資料專業的高校僅有35所。我們來算一下，距離第一批大資料人才正規軍的出爐至少還需要3-4年，這就為跨行業、跨專業學習大資料的人群提供了豐富的就業機會。
目前大資料入門學習者主要分為三類：
l 應屆大學生：缺乏工作經驗和技能，對未來定位不清晰，就業不理想，期望通過學習改變命運，從事前沿行業。
l 傳統行業從業者：目前工作待遇不佳，提公升空間有限，希望轉行進入it行業的從業者。
大資料從業方向有哪些？
作為一門交叉複合型的學科，大資料學習內容龐雜。不同就業方向，學習內容不同，所以在教授大家學習方法之前，首先給初學者普及一下大資料就業方向。
l 大資料系統研發領域：研發團隊主要承擔整個運營系統的構建與維護、資料準備、平台與工具開發。乙個穩定的大資料平台需要大資料開發師、大資料運維師、大資料架構師協作完成。
大資料開發師：圍繞大資料平台系統級的研發人員，能夠從事分布式計算框架如hadoop、spark群集環境的部署、開發和管理工作；
運維工程師：需要熟悉各種大資料平台的部署方式，負責平台的配置、調優、更新、故障處理、安全管理與日常維護；
大資料架構師：負責大資料平台的架構設計、技術選型和方案實施，需要對hadoop生態、實時計算框架非常熟悉，具備集群搭建、維護、監控能力。
l 大資料應用開發領域：大資料應用開發工程師負責基於大資料平台實現業務專案的開發以及維護工作，需要具備紮實的機器學習/資料探勘基礎，對商業bi、使用者畫像、視覺化呈現等需要了解。
l 資料分析領域：資料分析師專門從事行業資料蒐集、如果你對大資料開發感興趣，想系統學習大資料的話，可以加入大資料技術學習交流扣群：458數字345數字782獲取學習資源，整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和**，幫助企業把資料和技術轉化為商業價值。需要對數字具有敏銳的洞察力。目前網際網路行業、市場諮詢公司、金融**行業、電信行業對資料分析師存在著大量需求。
對大資料學習者的建議：
對於跨行業轉戰大資料行業的學習者，大資料研發團隊提出了幾點建議：
l 做好規劃，找準職業定位：
大資料專業的深度和廣度是其他資訊科技無法比擬的。我們無法在有限的時間內對全部知識進行全面掌握。學習大資料，要避免貪大求全的心理，要根據自己現有的知識儲備和就業意向，做乙個恰當的職業定位，對於轉行業的學習者，做好職業規劃更是尤為重要。
l 系統學習，尋找專業機構
找一家靠譜的大資料培訓機構進行系統學習（系統課程、實戰經驗的老師、推薦就業）
對於自我約束能力較差、學習效果不理想的同學，還是建議您去找一家靠譜的大資料培訓機構進行系統學習，可以少走彎路，節省時間。
l 業務驅動，抓住應用痛點
大資料人才呈現出兩大特點，一是多學科交叉型學習，二是應用型人才，必須重視實踐環節。因此，對於大資料人才的培養要重視實踐環節。提醒大資料學習者不要以技術驅動，要以業務為驅動，學會用大資料思維思考，要以解決實際問題為目標。對
跨行業學習，對特定領域有深刻理解的從業人員，在大資料應用層面更有優勢，他們更能夠迅速抓住行業大資料的關鍵應用痛點。
大資料人才培養不是一蹴而就的，需要高校、科研機構、企業共同挖掘和培養
大資料學習根據應用目標，主要可以劃分為哪三個階段？
1 大資料基礎設施建設階段 這個階段的重點是把大資料存起來，管起來，能用起來，同時要考慮大資料平台和原有業務系統的互通聯合問題。一句話，做好全域性資料整合解決資料孤島問題！要完成大資料基礎設施系統建設開發，需要明確資料採集 儲存和分析各層核心元件的選型和使用，搭建穩定的大資料集群，或選擇私有雲方案的...
對於大資料採集系統，主要分為哪三類系統？
一 系統日誌採集系統。許多公司的業務平台每天都會產生大量的日誌資料。對於這些日誌資訊，我們可以得到出很多有價值的資料。通過對這些日誌資訊進行日誌採集 收集，然後進行資料分析，挖掘公司業務平台日誌資料中的潛在價值。為公司決策和公司後台伺服器平台效能評估提高可靠的資料保證。目前常用的開源日誌收集系統有f...
大資料技術平台主要分為哪幾類
大資料的處理過程可以分為大資料採集 儲存 結構化處理 隱私保護 挖掘 結果展示 發布 等，各種領域的大資料應用一般都會涉及到這些基本過程，但不同應用可能會有所側重。對於網際網路大資料而言，由於其具有獨特完整的大資料特點，除了共性技術外，採集技術 結構化處理技術 隱私保護也非常突出。有很多演算法和模型...