在二十世纪末开始进入信息化时代,人类慢慢地从线下的面对面交流转移到了线上进行简单的Email信息交互,这是Web1.0信息互联网,在MSN、QQ等PC端软件出现后,人们开始通过文字、语音、视频等方式在网上进行社交,随着移动互联网的高速发展,智能手机的出现,社交、购物、远程教育等活动可以随时随地进行,我们全面进入了Web2.0社交互联网。
而如今,人们在互联网上进行着的各项活动(网页浏览行为、APP使用行为等)信息汇聚成的一片数据的汪洋大海,企业再也无法用以前的小型数据库、小规模计算中心来处理这些庞大的数据了,我们今天一天产生的数据就足以睥睨过去20世纪的所有书籍转为电子文字的大小总和。这些互联网上的活动数据,人们在进行信息“饕餮大餐”后留下的“面包屑”,就如同天上璀璨的繁星,数不胜数。
概要
就是在这样的背景下,大数据孕育而生,在(Google、高校、开源社区等)多年的耕耘下,众多技术百花齐放,到现在已经是百家争鸣的兴盛状况。那么,无论是刚入大学校园的莘莘学子,还是初入职场的技术小白,亦或者是在传统软件里的“老”程序员等,他们在大数据的门前熙来攘往,很多人徘徊踟蹰又不得入。
一、在大数据行业需要什么人才?
我们首先需要解答的问题是:“在大数据行业需要什么人才?”,这是我们的直接需求,先了解市场的需求,再结合自身的情况,才能够准确地做出选择。在大数据行业需要非常多领域的人才,但总的来说可以概括为以下两类:
大数据工程
大数据分析
现在想要学习这两个部分,踏上自己的大数据之路,可以到陕西国防工业技师学院大数据网络营销专业进行学习。
同时这两个领域相互依赖又区分明显,在解决一个实际问题的时候,我们往往先需要一个大数据工程方面的人才先搭建起大规模数据的系统,收集到了数据后布置计算平台,然后就需要大数据分析方面的专家来对数据在计算平台上进行分析和研究,而这样的团队我们称之为数据科学团队,当然,也有十分厉害的人,能够两方面都精通,我们称之为数据科学家,也称为“独角兽”(在企业里,独角兽公司指的是尚未上市,估值超过十亿美金的公司,这里用来比喻数据科学家的珍贵),想要成为“独角兽”的话,需要付出远超常人的艰辛,还需要有十足的天赋,如果没有,往往只能成为大数据的通才,空有口才,却无实干能力。
大数据工程解决的是关于海量数据(起码在T级别以上)的设计、部署、存储和计算需求等方面的问题。在当今,大数据工程师要设计和部署的系统,往往都是与消费者和内部工作人员直接使用的应用程序。
而大数据分析则是基于在处理使用由大数据工程师设计的系统上的大量数据上的相关概念,大数据分析涉及分析趋势,模式和开发各种分类和预测系统。
因此,简而言之,大数据分析涉及大数据的高级计算(统计、建模预测等),而大数据工程涉及系统的设计、部署和实施。
二、你的背景和兴趣如何,你适合什么岗位?
现在,我们已经知道了工业界里需要什么样的大数据人才,那么你究竟是怎样的背景,你究竟适合从事哪一方向的岗位呢?这需要结合你的实际情况进行分析。总的来说,这需要先了解你的教育背景和行业经验:
一、教育背景(这包括个人兴趣和自学功底,不一定指你的大学专业)
1.计算机科学相关
2.数学相关
二、行业经验
1.新手小白(在读生或者刚刚工作)
2.分析相关
3.计算机工程相关
这样,确定了归属,你才能找到你大数据行业学习路径的前提,当你清晰地了解自己的背景后,请选择你想要在大数据方面作为第一个的起点领域。
大数据工程领域
如果你有娴熟的编程能力和理解计算机互联网交互原理(基础),而不对数学和统计学感兴趣,你这种情况下你应该先进入大数据工程领域。
大数据分析领域
如果你擅长编程,并且你的教育背景和兴趣于数学和统计学相关。你先应该进入大数据分析领域。确定从哪里开始后,我们先结合现实案例来描述下大数据是如何解决一个现实问题的。
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