2024-06-28
大数据的就业方向有：数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。明白大数据要学的主要内容，首先要学习Java根底，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。Java是大数据学习需求的编程言语根底，由于大数据的开发根据常用的高档言语。
数仓开发 1，Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。2，Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。3，Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。4，Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。熟练掌握Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。
会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。
丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。熟练掌握Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。
大数据的就业方向 数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。同时，要根据自己的自身情况和兴趣爱好来选择岗位。明白大数据要学的主要内容 首先要学习Java基础，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。
大数据目前发展确实很好，想要转行的话，的确是个很好的方向。既然想要转行大数据，那么肯定要具备大数据的相关知识与技能。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
您说您大学学的是硬件，想转软件方面的。这个可以的，因为在学习的过程中，因电脑的配置不一样，也多多少少会出现点不兼容的情况，这个您自己就可以解决了。对于您来说还是有用的。但您没有编程基础也属于是零基础学大数据了，您先自学看看吧。不懂的地方再问我。
学大数据可以考虑学华为大数据，华为的市场份额也蛮大的，学华为大数据对自己以后的发展肯定有一定的帮助的，学华为大数据选择华为授权的培训机构学习就可以了。
IT行业目前的岗位还是非常多的，比如开发岗、设计岗、大数据岗位等等，你要先结合自己的兴趣爱好和市场的情况，来选定自己想要学习的方向，然后再好好的努力。③了解学习方式 学习IT的方式，无非就是自学和机构学，各有优缺点。自学的话，要先规划好自己要学哪些知识，从哪里入手，有困难如何解决。
IT行业是未来的大趋势，对于想要抓住机遇的男生们来说，绝对是不容错过的选择。虽然学习成本较高，但一旦掌握，性价比超高哦！云计算、大数据：前景无限云计算、大数据等领域是IT行业的重要方向，前景无限，对各种人才都有需求。现在产业结构升级，技能型人才大受欢迎，可以根据自己的兴趣选择发展方向。
培训学校的行业背景，也就是企业实力。老师要有丰富的教学经验。除了技能之外，工作场所的必备素质如工作流程、行业规则也要同时学习。课程，理论结合实战。公司不欢迎只会纸上谈兵的人，一定要多练习。是否有免费的试学时间 。就业是否有保障 。培训课程是否符合市场需求。
很多人都开始学习IT互联网编程，有学java的、有学前端的、有学Python的。这些想转行的大多数人是因为自己所从事的工作没前途、没发展，才想要去接触互联网IT 相关专业；而有些人只是作为兴趣爱好而学习IT技术。
读研期间多跟着导师做项目，有些导师手上有很多横向项目，是参与实践的良好途径，其实有人读研期间跟上班一样忙，不要让学校时光虚度。另外，你年龄不小了，可以在读书期间思考以后就业的问题，读书时成家政策也支持，当然有合适的结婚对象才行。
这个行业的待遇应该还可以吧，我个人认为你还是先工作下去，如果你现在转行，转行什么时候才有收入是未知的，还要应对家庭的开支和房贷，压力就大了。你如果真的感觉比较艰难，你可以做做银行其它的业务来增加收入。
数据挖掘，数据分析和机器学习方向 对应岗位：大数据分析师，大数据高级工程师， 大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师。
大数据公司：很多大型科技公司、互联网企业以及数据分析公司都需要大数据专业人才。您可以关注这些公司的招聘信息，申请数据分析师、数据工程师、数据科学家等相关职位。 金融行业：金融机构对大数据的需求日益增加，以应对风险管理、市场分析、客户行为预测等方面的挑战。
薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。
大数据的就业方向 数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。同时，要根据自己的自身情况和兴趣爱好来选择岗位。明白大数据要学的主要内容 首先要学习Java基础，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。
大数据目前发展确实很好，想要转行的话，的确是个很好的方向。既然想要转行大数据，那么肯定要具备大数据的相关知识与技能。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。
丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。熟练掌握Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。
数据库语言SQL SQL语言作为一门编程语言，是数据分析师的必备能力，也是数据分析师必须要熟练掌握的基本功，可以作为数据分析的入门学习内容之一。对于SQL语言的编程基本特性，初学者们首先需要掌握基础的查询语句，从而进行复杂查询的学习。
——分析工具 Excel是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式须熟练。另外，会一个专业统计分析技能更好，SPSS作为入门是极好的。和数据打交道必然会接触数据库，所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。
一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。具有独立思考与换位思考的能力。数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。
懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
大纲推荐的必读书籍要重点看。如果觉得有难度，可以到经管之家，有CDA数据分析相关的课程辅导，可以作为辅助，效果也不错，尤其是对于案例分析来说，相比自己钻研，他们会有专业的老师给你深度剖析，在用通俗易懂的表达方式讲给你，便于理解，作为备考是个不错的选择，希望我的建议你能用得上。