轉行做大數據

⑴ 32歲轉行去做大數據分析師好嗎

作為一個年過三十的而立之人，你應該意識到這不是一個好不好的問題，而是你綜合評估自己之後要做的一個決定。

年齡是一個關鍵詞，這意味著你已經到達了一個上有老要供，下有小要養的階段，房子也不知道你有沒有，房子地段好不好，是不是學區房，妻子滿意你的經濟現狀嗎，你的孩子有沒有快樂的生活環境，你能提供他學習的基本條件嗎，可以滿足他去博物館，展覽館，買書夏令營學繪畫學跆拳道的花費嗎？

作為一個爸爸一個兒子一個丈夫（假設你是男的）你需要考慮很多，而不是像一個剛畢業的人一樣去大膽去做，你已經有了很高的轉行成本。

你是否擁有大數據行業的技術能力，是否能夠接受行業的考驗和挑戰，你能保證這個轉行階段家裡不會受到很大影響嗎？大數據行業的確發展很大，但關鍵是你能很輕松找到一家公司聘請你嗎？

如果你已經有了決定，已經有了條件，那麼可以大膽一試！

⑵ 想轉行學大數據不知道零基礎可不可以

隨著計算機和互聯網技術的發展與普及，人們對大數據日益關心和重視，大數據技術也得到前所未有的研發和升級。
想做大數據開發的朋友，是一定要至少精通一門高級語言的。做大數據開發的一般在行業內叫做大數據工程師。你想，工程師是什麼?是不是設計和構建房屋建築的人?那將其概念嫁接大數據行業，就是指專門運用編程語言實現數據平台和數據管道開發，具備計算機編程能力的人。

零基礎能參加大數據開發學習嗎？
大數據開發工程師在大數據行業屬於高精尖人才，他們必須具備高強的數據語言編程能力，同時還要諳熟於大數據的內在需求，和其他部門協調合作。所以說，各大企業對大數據開發工程師的能力要求是很高的，這就需要你潛心學習，打牢基礎，才能在多變的工作環境中，以不變應萬變。
大數據開發要怎麼學
正是由於大數據開發的業務要求高，如果你有過做幾年Java經驗的人，想轉行做大數據就比較容易。但如果你是零基礎，建議你報個學習班。大數據開發工程師的人才需求量很大，又是妥妥的高薪階層。由於國內只有很少的高等院校設置了大數據相關專業，在競爭壓力如此巨大的社會中，不少高校畢業生都面臨著就業危機。如何才能擺脫危機?我們需要攻其軟肋，在人才極度匱乏的大數據行業找工作。
大數據開發相比於數據分析和挖掘來說，對編程基礎要高一些，對於零基礎學員也會比較困難。然，有道是「有志者事竟成」，用心學習大數據開發，每個人都會有所收獲。

⑶ 小白想轉行做大數據，怎麼入行

大數據現在這么火，想往大數據方面發展，但是英文、數學不好的可以嗎？？ 學習大數據該學哪些技術？？大數據和程序員比哪個要好學點？？等等。。。很多人學大數據的原因就是大數據找工作好找，薪資很高，，當然，為了這個原因也是可以的，畢竟這個時代就業壓力確實很大，為了一個好的工作學一門技術，，但是我想問下你，你的專業是什麼呢？？對於計算機/軟體，你的興趣是什麼？是計算機專業，對操作系統、硬體、網路、伺服器感興趣？是軟體專業，對軟體開發、編程、寫代碼感興趣？還是數學、統計學專業，對數據和數字特別感興趣。。

二、更高效的WordCount

首先，你得先學習SQL，訪問、查詢資料庫的基本語言還是要懂的。。然後SQL On Hadoop之Hive，Hive是數據倉庫工具，數據倉庫是邏輯上的概念，底層使用的是資料庫，數據倉庫的特點：數據全（海量）、穩定；所謂穩定，比如資料庫的數據經常要更新，而數據倉庫的數據是不會被更新，只會被查詢，所以說Hive適合做數據倉庫。最後就是了解hive的工作原理，學會Hive的工作命令。

三、把別處的數據搞到Hadoop上

四、把Hadoop上的數據搞到別處去

五、實例分析

六、實時數據

七、更新查詢數據

八、高大上的機器學習

完成了第一、二，說明你已經快步入大數據的行列了，寫的不好也請多多包涵。

詳細了解 可登錄網址：網頁鏈接

⑷ 三十多歲單身女孩轉行做大數據靠譜嗎

個人覺得還是比較靠譜的，30多歲轉化也很正常的，如果你喜歡做這份工作，肯定會努力，希望能在這行做出成績

⑸ 大數據好嗎想轉行大數據！

大數據時代是復社會進步的必然結果，給制人們的生活帶來了一系列的便利。例如訂餐，平台會根據以往的消費記錄為用戶推薦更適合的美食，節省了用戶選擇的時間。而在京東淘寶等購物平台上則更加明顯，用戶搜索為某種商品，平台便會推薦類似的產品。

大數據，是發現規律、檢驗規律的客觀事實。對社會的影響，主要取決於使用大數據的目的，用於造福社會，其影響就好，反之，其影響就不好。

未來十年大數據的發展前景都非常好，目前行業需求大，人才十分缺乏

如今重視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。對於想要學習大數據的小夥伴，就目前來看。就業情況是非常好的

⑹ 零基礎轉行學個大數據怎麼樣

現在比較火的大數據成為了眾多培訓機構的新的課程和賣點，那麼對於專大專學歷零基礎的同屬學來說是否真的能夠去學呢？
首先要明確知道，大數據要比JAVA復雜得多！JAVA只是一種基礎編程語言。而大數據（big data ）行業術語叫「巨量數據集合」！是完全不同的！

現在都說大數據很好，沒錯是很好，但是目前市場上做大數據主要是對於ZF或其他大企業的，而且學歷要求更高！

另外，大數據並不是短期所能學會的。所以，建議非計算機相關專業，大專學歷的同學還是從JAVA學起。

希望我的回答對你有幫助。

⑺ 轉行做大數據行業怎麼樣

大數據行業最近幾年才大力發展，在國內的布局和發展還不是很成熟，如果是大數據從業人員那麼競爭相對其他熱門互聯網行業會小些，盡早進入才有可能成為此行業的領軍人物。

據國內權威數據統計，未來五年，我國信息化人才總需求量高達1500萬— 2000萬人。以大數據分析為例，我國大數據人才需求以每年遞增20%的速度增長，每年新增需求近百萬。

從就業方向來看，大數據人才主要有三大就業方向：

1.大數據系統研發類人才

2.大數據應用開發類人才

3.大數據分析類人才

大數據業務流程有4個基本環節，分別是：業務理解、數據准備、數據挖掘、分析應用。

大數據技術正在向各個行業蔓延，大數據與雲計算、AI、金融、醫療、物聯網、政府公共服務等相結合，締造了很多就業新崗位，大數據浪潮不僅開始席捲全行業，政府職能、城市規劃、安全執法也將需要大數據的支持，所以，大數據在各行業算是通吃的技能 ，基本不用擔心就業問題。

市場的供求關系決定了市場的價格，目前我國大數據方面的專業人員還不是很多，這就造就了大數據人才是目前最具前景的高薪行業之一，大數據分析、大數據開發等大數據人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。

⑻ 現在轉行到大數據行業，前景怎麼樣

大數據非常火，有很多童鞋想轉行大數據，但我要說一點是，要判斷自己適不版適合學權習大數據。如果想轉行，首先是興趣驅動，其次可以在網上找一些視頻資料等，先對大數據有個基本的認識。判斷自己是否真的適合和感興趣，如果合適並感興趣的話可以再做進一步打算，比如系統學習培訓等。
想轉行學習大數據，你需要：
1、大專及以上學歷：目前市場上企業招聘的最低門檻；
2、學習Java基礎：大數據的組件很多是用Java開發的。
學習大數據前景很好，你可以找個厲害的老師帶你。沒有Java基礎也行，現在有些專業的大數據培訓機構可以手把手的從零開始教。

⑼ 女生轉行做大數據分析師怎麼樣

我想學數據，說的來應該是大數自據分析師吧。現在大數據分析可以熱得不要不要的。從發展來看，大數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做大數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。

統計學知識。這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個很牛的大數據分析師，還是要學習學習再學習。

⑽ 現在轉行大數據怎麼樣

大數據行業發展現狀

1、一些數據的記錄是以模擬形式存在，或者以數據形式存在，但是存貯在本地，不是公開數據資源，沒有開放給互聯網用戶，例如音樂、照片、視頻、監控錄像等影音資料。現在這些數據不但數據量巨大，並且共享到了互聯網上，面對所有互聯網用戶，其數量之大是前所未有。

2、移動互聯網出現後，移動設備的很多感測器收集了大量的用戶點擊行為數據，已知IPHONE有3個感測器，三星有6個感測器。它們每天產生了大量的點擊數據，這些數據被某些公司所有擁有，形成用戶大量行為數據。

3、電子地圖如高德、網路、Google地圖出現後，其產生了大量的數據流數據，這些數據不同於傳統數據，傳統數據代表一個屬性或一個度量值，但是這些地圖產生的流數據代表著一種行為、一種習慣，這些流數據經頻率分析後會產生巨大的商業價值。基於地圖產生的數據流是一種新型的數據類型，在過去是不存在的。

4、進入了社交網路的年代後，互聯網行為主要由用戶參與創造，大量的互聯網用戶創造出海量的社交行為數據，這些數據是過去未曾出現的。其揭示了人們行為特點和生活習慣。

5、電商戶崛起產來了大量網上交易數據，包含支付數據，查詢行為，物流運輸、購買喜好，點擊順序，評價行為等，其是信息流和資金流數據。

6、傳統的互聯網入口轉向搜索引擎之後，用戶的搜索行為和提問行為聚集了海量數據。單位存儲價格的下降也為存儲這些數據提供了經濟上的可能。

我們所指的大數據不同與過去傳統的數據，其產生方式、存儲載體、訪問方式、表現形式、來源特點等都同傳統數據不同。大數據更接近於某個群體行為數據，它是全面的數據、准確的數據、有價值的數據。

中國的大數據之路任重而道遠

中國目前的大數據應用環境和技術相對於美國而言，在整體技術水平、應用環境、國民意識、商業環境、技術廠商、技術平台上面相差超過5年左右。在大數據應用的國家戰略層面落後的也較多。

2012年3月，美國奧巴馬政府宣布推出「大數據的研究和發展計劃」。該計劃涉及美國國家科學基金、美國國家衛生研究院、美國能源部、美國國防部、美國國防部高級研究計劃局、美國地質勘探局等6個聯邦政府部門，承諾將投資兩億多美元，大力推動和改善與大數據相關的收集、組織和分析工具及技術，以推進從大量的、復雜的數據集合中獲取知識和洞見的能力。美國奧巴馬政府宣布投資大數據領域，是大數據從商業行為上升到國家戰略的分水嶺，表明大數據正式提升到戰略層面，大數據在經濟社會各個層面、各個領域都開始受到重視。

2014年從「兩會」的提案、議案看，很多人建議將大數據業務上升為國家戰略，互聯網領軍人物李彥宏在政協記者會上表示，政府應該把更多和人民生活有關的數據資料，公開地放到網路上；雷軍則直接建議將大數據納入國家戰略，推動大數據切實地被用起來；科大訊飛劉慶峰建議國家建設聲紋資料庫進行大數據反恐。張近東、馬化騰、楊元慶的提案也與數據應用有著緊密聯系。但是在中國大數據國家戰略和大數據產業發展發面還沒有一個清晰的藍圖。

最後總結一下，大數據時代將會給人類社會帶來巨大變化。它是一個好的工具，就像計算機一樣，幫助人們提升社會生產效率，了解事物真相，認識客觀規律，同時加快進入智慧社會。