大資料技術專業都學些什麼?

　　屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習資料採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機程式語言等，知識結構是二專多能複合的跨界人才(有專業知識、有資料思維)。

資料科學與大資料技術專業人才需求情況怎樣?

　　根據領英發布的《2016年中國網際網路最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和資料分析是中國護理萬網行業需求最旺盛的職位。

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　　目前國內有30萬資料人才，預計2018年，大資料人才需求將有大幅增長，高階人才如大資料科學家的缺口在14萬至19萬之間;懂得利用大資料做決策的分析師和經理缺口達到150萬，資料分析師現在需求就很旺盛了，2年工作經驗的月薪可達到8K，5年工作經驗的可達到40萬至60萬元。

大資料技術專業可以從事的工作有哪些?

　　重視資料的機構已經越來越多，上到國防部，下到網際網路創業公司、金融機構需要通過大資料專案來做創新驅動，需要資料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、交通檢測等也需要資料分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要分成三大類：大資料系統研發類、大資料應用開發類、大資料分析類，熱門崗位有：

1.大資料系統架構師

　　大資料平臺搭建、系統設計、基礎設施。

　　技能：計算機體系結構、網路架構、程式設計正規化、檔案系統、分佈並行處理等。

2.大資料系統分析師

　　面向實際行業領域，利用大資料技術進行資料安全生命週期管理、分析和應用。

　　技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3.hadoop開發工程師。

　　解決大資料儲存問題。

4.資料分析師

　　不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義。

　　作為一名資料分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大資料魔鏡等資料分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門程式語言。總之，一個優秀的資料分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

5.資料探勘工程師

　　做資料探勘要從海量資料中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程式，再用Hadoop或者Hyp來處理資料，如果用Python的話會和Spark相結合。

6.大資料視覺化工程師

　　隨著大資料在人們工作及日常生活中的應用，大資料視覺化也改變著人類的對資訊的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟視覺化產品，大資料技術和大資料視覺化都是幕後的英雄。

　　大資料視覺化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的視覺化方案。2、 依據視覺化場景不同及效能要求，選擇合適的視覺化技術。3、 依據方案和技術選型製作視覺化樣例。4、 配合視覺設計人員完善視覺化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例元件化。

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心中有路，行者無疆