是什么原因让人们去学大数据？
作者：张老师 浏览次数： 2019-08-14 15:47
大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。
随着大数据行业的快速发展，也随之出现了一些问题，比如大数据人才的缺失就是目前急需解决的一个问题，那么很多学大数据的人又出现了一些问题，就是大家普遍担心的就是零基础能不能学习大数据，会不会不好学？为什么要学大数据呢？
大数据学习并不是高深莫测的，虽然对于零基础学员来说不是那么简单，但是只要你认真学习，加上有专业老师的指导和针对性的训练，相信你也是可以完全掌握大数据的。
学习大数据的原因：
(1)国家将发展大数据放在了战略地位，大数据前景无限;
(2)分布式存储和分布式计算框架hadoop、内存计算框架spark发展很成熟并在企业广泛部署;
(3)面向对象设计思想已经发展很成熟，自底向上的设计思想函数式编程发展的也十分成熟，海量数据并发处理技术也发展很成熟，非结构化数据的处理发展也很成熟等等，并且在企业广泛部署的主流框架大数据hadoop、spark上得到体现;
(4)海量数据的智能分析已被广泛应用，例如：推荐系统、金融风险预测、天气预报等等;
(5)人工智能的核心学科—机器学习，其中的深度学习算法已经具备处理“海量数据训练集”的条件、硬件的海量图形处理或者海量图片处理已经具备处理条件，如GPU、TPU，甚至现在已经研发出专门的AI芯片。
随着大数据行业的快速发展，也随之出现了一些问题，比如大数据人才的缺失就是目前急需解决的一个问题，那么很多学大数据的人又出现了一些问题，就是大家普遍担心的就是零基础能不能学习大数据，会不会不好学？为什么要学大数据呢？
大数据学习并不是高深莫测的，虽然对于零基础学员来说不是那么简单，但是只要你认真学习，加上有专业老师的指导和针对性的训练，相信你也是可以完全掌握大数据的。
学习大数据的原因：
(1)国家将发展大数据放在了战略地位，大数据前景无限;
(2)分布式存储和分布式计算框架hadoop、内存计算框架spark发展很成熟并在企业广泛部署;
(3)面向对象设计思想已经发展很成熟，自底向上的设计思想函数式编程发展的也十分成熟，海量数据并发处理技术也发展很成熟，非结构化数据的处理发展也很成熟等等，并且在企业广泛部署的主流框架大数据hadoop、spark上得到体现;
(4)海量数据的智能分析已被广泛应用，例如：推荐系统、金融风险预测、天气预报等等;
(5)人工智能的核心学科—机器学习，其中的深度学习算法已经具备处理“海量数据训练集”的条件、硬件的海量图形处理或者海量图片处理已经具备处理条件，如GPU、TPU，甚至现在已经研发出专门的AI芯片。
在中国，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%；大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平3高出40%以上。各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求变得越来越强烈。
具体待遇，城市和岗位的不同，薪资也会有所差距，拿成都2019年的薪酬举例来说，成都数据挖掘工程师工资中位数为：￥13213元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；成都数据工程师工资中位数：￥12143元/月，最高工资20K-30K；成都数据架构师工资中位数：￥21200元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。总体来说大数据技术人才的薪资是非常高而且很有发展前景的。想学大数据了么？加米谷学院大数据开发班即将开班，在成都的小伙伴们欢迎来实地考察哦！
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