大資料不一定能改變你的人生，但一定可以豐富你的人生。

隨著大資料戰略上升為國家意志，物聯網、雲計算等技術的發展，資料資產已經成為了核心資源，資料被譽為“未來的新石油”。目前中國大資料產業發展已步入行業規模快速增長時期，隨著“新基建”越來越受重視，大資料產業也將迎來發展新機遇。按照大資料價值實現流程，大資料產業鏈可以劃分為資料來源、基礎設施底層平臺、大資料處理技術、大資料應用以及資料安全5元素。產業鏈條上，不同的大資料企業擁有不同的商業模式。

大資料並不僅是海量資料，而是大量資料透過挖掘、清洗、加工後形成資料資產的能力。擁有獨特資料來源，透過外部採購豐富資料維度，並有能力將海量資料變為高質量的資料資產是競爭力的核心。與傳統基礎設施建設不同，包括工業網際網路在內的“新基建”突破了“鐵公基”和“房地產”為代表的模式，具有數字化、網路化、智慧化特徵，是貫徹落實中央關於促進資料要素參與價值創造指示精神的重要舉措。大資料時代不斷帶給我們衝擊，要想與時俱進，並持續提高，那就要摒棄原來的傳統思維，努力地承受大資料帶來的新挑戰。

問題太籠統了，不清楚你到底要了解什麼。其實IT技術都是一脈相承的，大資料和以前的資料分析，神經網路都分不太開

一、學習大資料只能是帶來可觀的收入

大資料這個方向已經火5、6年了，大資料工程師也是網際網路公司裡面的高收入群體。起碼在北京這個行業的平均月薪有3萬元，這個一點不瞎說。我在網際網路行業摸爬滾打10多年，面試過很多人，也跟很多朋友交流過，1年工作經驗的人月薪如果少於15k，只能說是你們公司都小氣，另外就是你個人能力確實有限。

在大資料這個圈子裡面的人，不再new 物件了，他們收入可觀，可以找到物件。但是高收入的高代價就是累，技術更新換代累，忙不完的業務需求累。

二、大資料這個行業有很多分支

1、資料倉庫領域（提供資料支援服務，保證資料表及時準確，資料一致性，資料介面一致性，需要掌握Spark、Hive、Java、MapReduce、Linux、Flink、掌握各種業務知識）。

2、資料平臺領域（資料平臺是保障整個資料部門能夠正常運轉的基礎平臺，需要掌握Kafka、Hadoop、Hive、Spark、Linux、排程系統、Java等），這個群體一般不需要了解公司的業務，只是要求技術過硬，也是大資料領域工資最高的群體。

3、資料探勘AI團隊，這個行業裡面大部分人都是數學或者物理專業的人才，平常需要做各種模型訓練，調整演算法引數），也是大資料領域的高薪群體。

4、資料運營團隊，苦逼累，薪水不高，跟客戶、分析師、工程師各種撕逼。

5、資料分析師，聽著很高大上吧，其實就是SQL boy，忙不完的需求，受前端開發、資料團隊、產品經理多方的氣，全公司最大的受氣包團隊。薪資也不高，這裡說的不高，只是相對於其他大資料團隊啊。

6、還有就是無處不在的運維團隊，哪個部門的運維團隊都苦逼，薪資都不高。

三、只有改變心智才能改變人生

據說世界上智商最高的人可以達到230，是正常人的兩倍。但現實生活中，人和人之間的差距何止兩倍啊，說明人生的差別主要的不是智商，而是心智。所謂“仁者見仁智者見智”，“一千個人中有一千個哈姆雷特”。真正想想改變人生，需要改變心智。做任何事情需要有道有術，但是究竟怎麼能夠好的改變心智呢，我覺得無論是網上，還是圖書館都有很多心靈雞湯可以喝。這裡我不想說（主要是我也不知道，哈哈哈哈）。

四、大資料能奔小康

如果你只是和我一樣想有個穩定的收入，解決溫飽問題，最好能奔小康的話，學習大資料還是不錯的選擇，起碼未來是人工智慧、大資料的時代，最起碼10年以內這部分人還有飯吃。你覺得呢，如果想學就不要猶豫，無論是報培訓班，還是自學都可以，幹就是了，別糾結。

這是一個非常好的問題，作為一名教育工作者，我來說說我的看法。

首先，從當前大資料的發展趨勢來看，學習大資料技術不僅會為自己帶來更多的發展機會，同時也是順應時代發展的選擇，在大資料被列入到“新基建計劃”之後，未來大資料領域會釋放出更多的發展機會（下圖是大資料方向的研究生在聽取導師的建議）。

當前對於職場人來說，學習大資料技術將帶來三個方面比較積極的意義，其一是會帶來更強的資源整合能力；其二是會提升自身的工作效率；其三是會擴充套件自身的工作邊界，從而促進崗位升級。另外，在大資料快速發展的初期，積極擁抱大資料會有更多的機會來抓住大資料發展初期的各種紅利。

對於大學生來說，學習大資料技術一方面會提升自身的資料力，另一方面也會增強自身的就業競爭力。當前正處在產業結構升級的歷史時期，此時掌握新技術的年輕人會有更多的發展機會，其中大資料、人工智慧、物聯網等技術就受到了廣泛的關注。按照歷史經驗來看，技術革新往往會帶來行業的鉅變，而這個過程會給年輕人帶來更多的發展機會，當前大學生選擇學習大資料技術就是一個不錯的選擇。

從大資料整體的產業生態體系來看，大資料領域的崗位型別還是比較多的，而且不同的崗位往往也需要組織不同的知識結構，這就使得更多人都有機會進入到大資料領域發展。所以，並不是只有學習大資料專業，或者是計算機專業才有機會進入到大資料領域，更多專業的畢業生透過學習大資料，都有機會進入大資料領域發展。

可以，而且是很確定的一件事。區別在於有人改變的多，有人改變的少。周圍人的認知水平屬於社會中高層偏上了。如果說在這種環境下沒有改變。

大資料是個概念，是個生態。什麼叫學大資料!沒地方讓你學。這個是綜合型的匯聚。說白了就是採集和軟體分析的一個結果。

▂ ▄ ▅ ▆ ▇ █ 精彩分享 █ ▇ ▆ ▅ ▄ ▂

首先非常感謝在這裡能為你解答這個問題，讓我帶領你們一起走進這個問題，現在讓我們一起探討一下。

大資料這個方向已經火5、6年了，大資料工程師也是網際網路公司裡面的高收入群體。起碼在北京這個行業的平均月薪有3萬元，這個一點不瞎說。我在網際網路行業摸爬滾打10多年，面試過很多人，也跟很多朋友交流過，1年工作經驗的人月薪如果少於15k，只能說是你們公司都小氣，另外就是你個人能力確實有限。

首先，從當前大資料的發展趨勢來看，學習大資料技術不僅會為自己帶來更多的發展機會，同時也是順應時代發展的選擇，在大資料被列入到“新基建計劃”之後，未來大資料領域會釋放出更多的發展機會（下圖是大資料方向的研究生在聽取導師的建議）。

當前對於職場人來說，學習大資料技術將帶來三個方面比較積極的意義，其一是會帶來更強的資源整合能力；其二是會提升自身的工作效率；其三是會擴充套件自身的工作邊界，從而促進崗位升級。另外，在大資料快速發展的初期，積極擁抱大資料會有更多的。

在以上的分享關於這個問題的解答都是個人的意見與建議，我希望我分享的這個問題的解答能夠幫助到大家。

大資料的出現改變了很多，尤其是對很多事物的思維方式的改變，使得我們拋棄了以往對事物的思考方式，從而改變了我們的生活方式。我們在進行大資料使用的時候一定要好好好了解大資料的具體情況，下面我們就來給大家講一講大資料是怎麼改變人們的思維的。

首先，大資料分析的數量變得更多了，這裡分析的資料不是隨機樣本，而是全體資料。我們分析大資料的目的在於從資料中提取出有價值的資訊。實際上， 大資料與三個重大的思維轉變有關，這三個轉變是相互聯絡和相互作用的。第一，就是要分析與某事物相關的所有資料，而不是依靠分析少量的資料樣本。第二，就是需要我們樂於接受資料的紛繁複雜，而不再追求精確性。第三，就是我們的思想發生了轉變，不再探求難以捉摸的因果關係，轉而關注事物的相關關係。

在以往的小資料時代的隨機取樣，最少的資料獲得最多的資訊，取樣分析的精確性隨著取樣隨機性的增加而大幅提高，但與樣本數量的增加關係不大。這是因為當樣本數量達到了某個值之後， 我們從新個體身上得到的資訊會越來越少， 就如同經濟學中的邊際效應遞減一樣。隨機取樣取得了巨大的成功，成為現代社會、現代測量領域的主心骨。這種方式雖然說能夠給人們帶來便利，但是在不可收集和分析全部資料的情況下的選擇，它本身存在許多固有的缺陷。隨機取樣就好比背影殺手一樣，遠看青山綠水，近看齜牙咧嘴。金玉其外敗絮其中。所以我們不能夠依賴於這種方法。

在全資料模式中，我們需要知道的是樣本是等於總體的，在以往，我們都是使用隨機分析的方法進行分析資料，而在大資料中並不是這樣的，大資料就是不使用隨機分析法分析資料，由此可見使用大資料分析資料的時候還是會更加準確的分析資料，這樣就沒有了隨機性，能夠得到一個準確的分析結果

個人人為改變人生和大資料沒有必然聯絡。大資料的普及及在各個領域的應用會為人們的生活提供更多的便利。但一個人的人生掌握在自己手裡，主要看自己想要怎麼走。跟大資料沒有必然聯絡。