一、大資料不好學，但可以學

1.大資料好不好學，答案是不好學，如果好學的話就不會有上百萬的人才缺口了

2.大資料學習是有門檻的，但並不像很多人說的那樣需要數學和統計學基礎（大資料分析需要這些基礎）。而我們經常說的大資料學習一般指大資料開發（大專學歷即可學習，理工科專業為佳）

3.為什麼說不好學呢？我們從大資料學習內容上來分析，大資料開發說白一點就是程式設計，相信對很多行外人來說，一提到程式設計就是滿屏看不懂的程式碼，這就是大資料難點之一。如果你不入這一行總覺的困難重重。所以說，大資料難但是可以學！經過你的努力和堅持，小白也是可以完全學懂大資料的。

二、就業前景好

1.大資料行業的火爆就不用我贅述了

2.人才缺口達200萬

3.平均月薪20K+

4.應用廣泛、未來將覆蓋全行業

5.人工智慧、雲計算、物聯網和大資料密不可分

三、大資料是什麼

大資料不是某個專業或一門程式語言，實際上它是一系列技術的組合運用。

有人透過下方的等式給出了大資料的定義。

大資料 = 程式設計技巧 + 資料結構和演算法 + 分析能力 + 資料庫技能 + 數學 + 機器學習 + NLP + OS + 密碼學 + 並行程式設計

雖然這個等式看起來很長，需要學習的東西很多，但付出和彙報是成正比的，至少和薪資是成正比的。

既然要學的知識很多，那麼一個正確的學習順序就非常關鍵了。

大資料開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大資料技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等，一共需要5個月左右達到就業程度。

四、大資料開發怎麼學

大資料開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：

大資料基礎知識、大資料平臺知識、大資料場景應用。

大資料基礎知識有三個主要部分：數學、統計學和計算機；

大資料平臺知識：是大資料開發的基礎，往往以搭建Hadoop、Spark平臺為主；

大資料場景是目前大資料的重要應用，這些場景包括很多領域，比如金融大資料、交通大資料、教育大資料、餐飲大資料等等，這些場景應用的背後也需要對行業知識有一定的瞭解。

大資料未來的發展空間很不錯，學習大資料是一個不錯的選擇。

這裡制定了一條專業的學習路徑，希望幫助大家少走彎路。

1.Java+JavaSE 基礎知識，掌握Java基礎知識，為後面學習大資料技術打基礎。

2.JavaWeb前端開發工程師（HTML/CSS/JS+MYSQL 資料庫+MVC 設計模組）

在WEB 學習階段，透過所學習的WEB 技術，實現EasyMall 商城（專案實戰）中包括使用者註冊、使用者登入、使用者登出、商品新增、商品刪除、商品修改、商品列表、商品詳情等功能。在實現商城相關功能的過程中，熟悉並掌握WEB 開發相關技術、架構思想、專案開發流程、版本控制等內容。

3.JavaEE 框架階段（三大框架重構EasyMall專案+SpringBoot 重構EasyMall 專案）

透過SpringBoot重構商城專案, 加深對Spring Boot 的理解，實現購物車、訂單、線上支付等功能模組的實現。

4.大資料網際網路架構階段（Redis：Springclound 整合+RabbitMQ+ES、Lucene）

5.大資料框架階段（離線分析+實時分析+記憶體分析）

6.資料探勘與機器學習演算法階段（統計學應用+演算法應用+資料分析與挖掘）

上面的學習線路對於0基礎學員也十分友好，是從Java基礎開始講起，所以，對於非計算機專業或者轉行學員也都可以入門。

大資料是現在的前沿技術，對人才的需求十分巨大。可喜的是，現在的整體薪資也一直是上升趨勢，所以如果你想入門一個高薪技術行業，那麼大資料絕對是首選。

五、大資料薪資

都知道大資料熱門，那麼大資料工程師的薪資怎麼樣？

以最基礎的大資料開發為例，入門最低薪資可達12K-20K，且該行業的薪資增長率極高。

有著3-5年工作經驗的大資料工程師薪資可達年薪30萬以上。

我們搜尋了大資料工程師在全網的招聘薪資，發現最低大多數要求1年以上經驗，薪資都在20K以上。3年以上經驗的工程師至少都是年薪30萬起。

而據瞭解，在國內頂尖網際網路類公司，同一個級別大資料工程師的薪酬可能要比其他技術職位高20%至30%，且頗受企業重視。

世界上沒有難學的知識，只有難以教授的學生，心態決定狀態，世上無難事以要肯攀登。

大資料是近幾年比較熱門的專業。目前，國家層面對大資料人才培養正在加速。教育部2016年2月公佈新增資料科學與大資料技術專業。

計算機科學與技術（資料科學與大資料技術方向），本科四年制。主要培養大資料科學與工程領域的複合型高階技術人才。畢業生具有資訊科學、管理科學和資料科學基礎知識與基本技能，掌握大資料科學與技術所需要的計算機、網路、資料編碼、資料處理等相關學科的基本理論和基本知識，熟練掌握大資料採集、儲存、處理與分析、傳輸與應用等技術，具備大資料工程專案的系統整合能力、應用軟體設計和開發能力，具有一定的大資料科學研究能力及資料科學家崗位的基本能力與素質。

畢業後可以從事各行業大資料分析、處理、服務、開發和利用工作，大資料系統整合與管理維護等各方面工作，亦可從事大資料研究、諮詢、教育培訓工作。同時，隨著大資料往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，資料分析、資料探勘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。

就業前景

2019年12月10日，中國信通院釋出的《大資料白皮書(2019)》顯示，2019年以來，全球大資料技術、產業、應用等多方面的發展呈現了新的趨勢，也正在進入新的階段。國際權威機構Statista在2019年8月釋出的報告顯示，預計到2020年，全球大資料市場的收入規模將達到560億美元，較2018年的預期水平增長約33.33%，較2016年的市場收入規模翻一倍。

大資料人才稀缺，根據中國商業聯合會資料分析專業委員會統計，未來中國基礎性資料分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才。

5月22日，智聯招聘釋出的2020年新基建產業人才發展報告預測，2020年底，資訊基礎設施產業核心技術人才的缺口將達到417萬人。

報告稱，2020年一季度，資訊基礎設施產業核心技術崗位中，缺口較大職位以軟體開發類為主，包括Java開發工程師、軟體工程師、Android開發工程師、高階軟體工程師、IOS開發工程師、WEB前端開發、嵌入式軟體開發、網際網路軟體工程師、系統架構設計師等，多為5G、大資料、人工智慧等各領域的通用技術人才。

監測顯示，一季度，資訊基礎設施產業下四大領域(大資料、人工智慧、5G、工業網際網路)各自招聘需求較高的職位，除軟體開發等基礎通用崗位外，大資料領域對資料庫開發工程師、網路與資訊保安工程師的需求較高；人工智慧需要大量演算法工程師人才；通訊研發工程師、通訊技術工程師、無線/射頻通訊工程師等是5G產業的核心崗位；ERP實施顧問則是工業網際網路領域招聘最多的技術人才。

就業方向

大資料主要的三大就業方向：大資料系統研發類人才、大資料應用開發類人才和大資料分析類人才。

在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大資料系統研發工程師、大資料應用開發工程師和資料分析師。

推薦院校

根據全國高校學科評估結果，此處僅推薦B級以上高校——

A+類高校：北京大學、清華大學、浙江大學、國防科技大學

A類高校：北京航空航天大學、北京郵電大學、哈爾濱工業大學、上海交通大學、南京大學、華中科技大學、電子科技大學

A-類高校：北京交通大學、北京理工大學、東北大學、吉林大學、同濟大學、中國科學技術大學、武漢大學、中南大學、西安交通大學、西北工業大學、西安電子科技大學、解放軍資訊工程大學

瞭解了大資料行業和大資料專業後，對於考生填報熱門專業時，需要注意以下幾點：

1.報考熱門專業和就業熱的專業並不一定是重合的，比如軟體、計算機、金融，這些專業的就業率實際並沒有那麼高，地質勘探、石油、遙感等專業，雖然報考時是冷門，但行業需求大，就業率更高。

2.選擇熱門專業，更需要考慮就業質量。專業就業好，是統計學意義，指的是平均收入水平高，比如金融專業的收入，比其他純文科專業的平均收入較高，但落實到個體層面，就業情況就不一樣了，尤其像金融專業是典型的名校高學歷好就業，但對於考試成績較低的同學來說，如果去一些普通院校、專科院校學習金融，最後就業情況可能還不如會計專業。

3.志願填報，除了專業，城市因素也很重要：如果想從事金融、網際網路的工作，更適合去一線城市，如果是去三、四線大學的學生可以考慮應用面比較廣的專業，就是各行各業都能用到的專業，比如會計專業，專科層次的會計和985層次的會計都有就業渠道。如果先選擇報考城市，也可以針對所在城市的行業特點選擇專業，比如沿海城市外貿相對發達，選擇國際貿易、外語類專業就業情況更好，比如武漢有光谷，選擇光電類專業更好就業。

4.最終家長和考生更需要考慮個人與專業匹配的問題，金融、計算機等熱門專業不是所有人都適合學，好專業不見得對所有個體都是好的。

5.考生報考時要注意，有的高校大資料專業是按大類招生，即按計算機大類，且只招理科生。

隨著高考的臨近，家長們越來越關注志願填報的相關資訊，畢竟在學習上幫不了孩子太多，但為孩子蒐集、整理志願資訊絕對是家長功勞最大的一件事。