大數(shù)據(jù)就業(yè)方向有哪些？大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多學(xué)校都開辦了大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)和課程。日前，在教育部能查到的高校再新增專業(yè)名單中，有32所高校成為第二批成功了申請(qǐng)“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”本科新專業(yè)的高校?！按髷?shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向有哪些？

大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多學(xué)校都開辦了大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)和課程。日前，在教育部能查到的高校再新增專業(yè)名單中，有32所高校成為第二批成功了申請(qǐng)“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”本科新專業(yè)的高校。

“大數(shù)據(jù)”專業(yè)學(xué)什么？

方向一：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析機(jī)器學(xué)習(xí)方向

方向二：大數(shù)據(jù)運(yùn)維云計(jì)算方向

方向三：Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)方向

全精通任何方向之一者，均會(huì)“前（錢）”途無上。

三個(gè)方向中，大數(shù)據(jù)開發(fā)是基礎(chǔ)。以Hadoop開發(fā)工程師為例，Hadoop入門月薪早就提升了8K以上，工作1年月薪可都沒有達(dá)到1.2W以上，本身2-3年工作經(jīng)驗(yàn)的hadoop人才年薪也可以至少30萬—50萬，一般要大數(shù)據(jù)處理的公司基本是大都大公司，所以才學(xué)大數(shù)據(jù)專業(yè)又是進(jìn)大公司的捷徑！

“大數(shù)據(jù)”專業(yè)畢業(yè)以后干什么？

實(shí)際上，大數(shù)據(jù)工作者可以不施展拳腳的領(lǐng)域更加越來越廣泛，從國防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機(jī)構(gòu)，到處是需要大數(shù)據(jù)項(xiàng)目來做創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報(bào)酬也相當(dāng)豐厚，在硅谷，入門級(jí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家的收入巳經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。

①目前全國類別繁多高校、高職院校已陸續(xù)又開始不斷地大數(shù)據(jù)專業(yè)建設(shè)發(fā)起想研究并再申報(bào)大數(shù)據(jù)專業(yè)。另外中間交叉型學(xué)科，大數(shù)據(jù)的去相關(guān)課程牽涉數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)等學(xué)科知識(shí)，“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)也指出培養(yǎng)訓(xùn)練具高多學(xué)科交叉能力的大數(shù)據(jù)人才。

②該專業(yè)重點(diǎn)培養(yǎng)具有以上三方面素質(zhì)的人才：

一是理論性的，主要是對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)中模型的理解和運(yùn)用；

二是實(shí)踐性的，通常是如何處理換算數(shù)據(jù)的能力；

三是應(yīng)用性的，通常是憑借大數(shù)據(jù)的方法解決的辦法具體行業(yè)應(yīng)用問題的能力。

大數(shù)據(jù)人才缺口達(dá)150萬

各大高校如火如荼啟動(dòng)時(shí)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)，并非空穴來風(fēng)大數(shù)據(jù)時(shí)代催生的大量咨詢?nèi)瞬湃笨凇?/p>

全球最巔峰級(jí)管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)開具證明的一份祥細(xì)分析報(bào)告顯示，順利的話到2018年，大數(shù)據(jù)或則數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將劇增，其中大數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺口在140000到190000之間，這對(duì)學(xué)會(huì)了如何依靠大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經(jīng)理的崗位缺口則將提升到1500000！

哪怕目前有很多大數(shù)據(jù)工作者只是擁有一個(gè)本科學(xué)士學(xué)位，或是僅接受過簡(jiǎn)單的訓(xùn)練，只不過在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，早上都有吧海量的數(shù)據(jù)信息出現(xiàn)，數(shù)據(jù)的處理變得異常越來越大古怪，很多大公司巳經(jīng)在跪求強(qiáng)大更高學(xué)歷的高手來補(bǔ)充自己的實(shí)力

想學(xué)Python數(shù)據(jù)分析，各位大佬有什么建議？

學(xué)，不猶豫

要是有這想法，那就學(xué)，要學(xué)。

你能冒起這個(gè)想法，所謂兩個(gè)原因：一是你對(duì)這塊很有興趣；二是數(shù)據(jù)分析這個(gè)領(lǐng)域在市場(chǎng)上那就很香的。

你現(xiàn)在有不顧慮，所謂那就是學(xué)成本問題，害怕所花時(shí)間值不值。我給你說，真有學(xué)了幾年了，這介值是無法估量的，如果能你還好好地活著，這些知識(shí)對(duì)你都沒有用。再說基于Python的數(shù)據(jù)分析，要是你有肯定會(huì)的編程基礎(chǔ)，光怎么學(xué)習(xí)來說，不要多少時(shí)間成本。剩下的的應(yīng)該是實(shí)踐了。

下面我來簡(jiǎn)單寫個(gè)學(xué)習(xí)指南，讓你全部打消顧慮。

怎么學(xué)習(xí)指南

你應(yīng)該明白，數(shù)據(jù)分析也數(shù)據(jù)科學(xué)，是關(guān)于問題解決的辦法、探索它，以及從數(shù)據(jù)中分離提取當(dāng)價(jià)信息的一門學(xué)問。

要管用地可以做到這一點(diǎn)，你要整理好數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將結(jié)果可視化等等。

做到這件事并不難，因?yàn)檫@那塊早有很多現(xiàn)成的框架、類庫或工具了。因此你要做的僅僅是去學(xué)習(xí)Python語言和基于條件Python數(shù)據(jù)分析類庫，再另外些項(xiàng)目實(shí)踐就可以了。

1.高效率學(xué)Python

Python是世界上使用最越來越廣泛的語言之一，它強(qiáng)大的很活躍的開發(fā)者社區(qū)。Python很上手容易，語法以簡(jiǎn)潔，這確實(shí)是Python這么受歡迎的原因之一。再者，Python的重新活躍的數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)意味著什么你也可以可以找到大量的教程、開源項(xiàng)目和問題解決方案。

你不需要上去看發(fā)下的一款Python教程，況且Python不等于數(shù)據(jù)分析，Python中和數(shù)據(jù)分析關(guān)聯(lián)的知識(shí)點(diǎn)不多。要不太注重絕對(duì)把握語感，學(xué)習(xí)核心概念，諸如數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、過程控制這些基本都的東西。就這些，不需要學(xué)其它的Python知識(shí)，遇到問題就Google，相關(guān)的資料文檔，再加上良好的實(shí)踐，你會(huì)漸漸記好更多的語法。

我反對(duì)意見由上而下的學(xué)習(xí)方法，目標(biāo)是先全面的勝利成果，然后再隨著時(shí)間的推移在實(shí)踐中鞏固概念。要放棄“課堂”式的學(xué)習(xí)，從實(shí)踐中學(xué)習(xí)更又高效。

2.基本上的數(shù)據(jù)分析類庫

如果說我前面提到的，Python有自己做的數(shù)據(jù)分析類庫。類庫僅僅將先行未知的函數(shù)和對(duì)象繩索在一起，你也可以將其文件導(dǎo)入到你的項(xiàng)目中，以節(jié)省時(shí)間。下面列下幾個(gè)Python明星陣容類庫：

NumPy：NumPy主要作用于簡(jiǎn)單高效的數(shù)值計(jì)算，許多其他的數(shù)據(jù)分析類庫大都建立在它的基礎(chǔ)之上的。

Pandas：這是一個(gè)用于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和探索它性結(jié)論的高性能庫。它那就是基于條件在NumPy開的發(fā)。

Matplotlib：這是個(gè)靈巧的繪圖和可視化庫。它很強(qiáng)大無比，但有些繁瑣。要是你總覺得這個(gè)庫有難度是可以暫時(shí)沒有跳Matplotlib，先學(xué)另一個(gè)叫Seaborn的庫來入門學(xué)習(xí)。

Scikit-Learn：Scikit-Learn是Python中的第一需要通用機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它有許多流行的算法和預(yù)處理、交叉驗(yàn)證等模塊。

3.項(xiàng)目實(shí)踐

現(xiàn)在的關(guān)鍵是把自學(xué)的理論都粘在一起，接受實(shí)踐。像我上面說的，自上而下的學(xué)習(xí)方法，從實(shí)踐中加深去學(xué)習(xí)。下一步，是時(shí)候按照大量的練習(xí)和項(xiàng)目來培養(yǎng)你的知識(shí)了。

自己找一些項(xiàng)目做點(diǎn)，項(xiàng)目更能華指現(xiàn)實(shí)的東西世界的數(shù)據(jù)。在求實(shí)際的項(xiàng)目中，你將自學(xué)到一些列.例如定義,定義目標(biāo)、收集數(shù)據(jù)、工程化等知識(shí)和能力。

需要多長(zhǎng)時(shí)間

沒看這些步驟后，你可能會(huì)會(huì)問：這一切需要多長(zhǎng)時(shí)間？從學(xué)習(xí)Python到數(shù)據(jù)分析，計(jì)是需要3個(gè)月到1年的減弱天天練習(xí)時(shí)間，要看你的基礎(chǔ)和要堅(jiān)持的毅力了。其實(shí)更有用的是你的學(xué)習(xí)節(jié)奏，夠太少他對(duì)狠。

結(jié)果

來學(xué)習(xí)總結(jié)幫一下忙關(guān)於學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的過程：

1.從學(xué)核心編程概念結(jié)束；

2.自學(xué)基本的數(shù)據(jù)分析庫；

3.實(shí)際不好算項(xiàng)目來再練習(xí)和系統(tǒng)完善你的技能。

這種方法是可以讓你在愜意的享受更多的樂趣的同時(shí)，不斷時(shí)間的推移，能夠掌握更多的知識(shí)。

期望以上能全部打消念頭你的顧慮，并對(duì)你學(xué)習(xí)所幫助。假如你對(duì)我的回答只覺得清楚，請(qǐng)給個(gè)關(guān)注，希望能與我講解技術(shù)問題。

后來送一句：學(xué)起來！不自己狠一些，怎末很清楚自己能不能一發(fā)沖天。