學大數據需要什麼學歷

A. 學大數據需要具備什麼基礎

大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，

學大數據關鍵是找到靠譜的大數據培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1.師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業大數據技術性，也許的技術專業大數據技術性則絕大多數來自你的技術專業大數據教師，一個好的大數據培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向大數據學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的大數據培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的大數據教師領導並由大數據培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

B. 學大數據與人工智慧開發需要什麼學歷

學電腦技術的話可以到專業的計算機培訓學校山東新華了解一下，開設有電子競技、網站開發、人工智慧、電子商務、室內設計、5G新媒體直播等23大熱門專業，都是零基礎教學

C. 大數據學習有什麼要求

大數據專業專業課程難度大，有本科學歷要求！

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍

D. 學習大數據需要什麼基礎

一、計算機編碼能力

實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。舉例來說，現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中拾取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。

二、數學及統計學相關的背景

國內BAT為代表的大公司，對於大數據工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。缺乏理論背景的數據工作者，按照不同的數據模型和演算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什麼，就並不是真正有意義的結果，並且那樣的結果還容易誤導你。只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。

三、特定應用領域或行業的知識

大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助。

E. 大數據工程師需要學歷嗎

學歷要求集中在本科及大專數據行業對學歷要求主要集中在大專及本科學歷，占近8成。入門門檻要求碩士或搏士學歷的崗位極少，僅佔1.6%.而這類崗位主要集中在演算法、數據、機器學習這類崗位。高學歷人才比例較少也與此類職位可能不通過招聘網站公開招聘有關。演算法與機器學習類職位薪資最高在人數需求得到滿足之後，一些數據團隊的管理者也提出了更高的要求。從崗位薪資上也可以看出行業對於各類技能的需求程度。在所有與數據相關的崗位中，演算法崗位工資最高，年薪近30萬，其次則是機器學習與產品崗位。北京數據行業從業者平均薪資最高在六個數據行業需求最旺盛的城市中，北京的平均薪資最高，其次為上海、杭州、深圳、廣州、成都。在北京、上海、廣州、成都，平均薪資最高的崗位依舊時演算法，深圳薪資最高則是機器學習。此外，杭州的UI崗位薪資明顯高於其他城市。數據團隊相關職位中，演算法薪資競爭力最強，運維、數據、運營薪資增長潛力低分析數據團隊相關崗位薪資漲幅與工作年限的關系後發現，在所有數據行業相關崗位中，演算法崗位薪資增長幅度最高，在10年工作經驗背景下，這是唯一一個平均年薪超過100萬的崗位類型。而3—5年的工作經驗情況下，機器學習的薪資水平僅次於演算法，但該崗位目前對於5年以上工作經驗的從業者需求量很低，長期薪資競爭力無法得到反映。相反，運維、數據、運營10年以上工作經驗的崗位薪資水平墊底。碩士學歷更可能帶來高收益

F. 學大數據需要什麼條件嗎

大數據需要以下六類人才：
一、大數據系統研發工程師。
這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。
二、大數據應用開發工程師。
此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。
三、大數據分析師。
此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。
四、數據可視化工程師。
此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。
五、數據安全研發人才。
此類人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。
六、數據科學研究人才。
數據科學研究是一個全新的工作，夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值，隨著大數據時代的到來，越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據，這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究，通過研究，他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽，數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁

G. 大數據學習有什麼要求

從通常的情況下來講，要求大數據學習最好是理工科基礎，數學比較好，然後邏輯思維比較強。但是這些都是從比較官方的角度來進行闡述的，最重要的是你需要對它有濃厚的興趣有強烈的好奇心。

從現在企業的要求來看，至少要專科以上的學歷，並且熟悉JAVA、Hadoop、HBase、Flink等等編程語言以及系統。大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要一段時間;然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。除此之外，學習大數據開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：大數據基礎知識、大數據平台知識、大數據場景應用，大數據基礎知識有三個主要部分：數學、統計學和計算機;大數據平台知識：是大數據開發的基礎，往往以搭建Hadoop、Spark平台為主。

H. 大數據需要什麼學歷才可以學。

大數據時代的到來，簡單的說是海量數據同完美計算能力結合的結果。確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。大數據時代開啟人類社會利用數據價值的另一個時代。大數據行業從業者的狀態是怎樣的呢？讓我們走進來看看吧！
人才市場需求明顯增大，絕大部分集中在一線及新一線城市
在2017年的調查中，發現數據團隊的人才儲備普遍存在較大缺口；數據人才培養周期長、成效慢。超過50%組織或機構的數據團隊人才儲備不充足，數據團隊普遍存在人才缺口。
從2018年的頂級數據團隊調查問卷和數據分析中發現，市場對數據人才的需求仍然呈現明顯的上升趨勢。
通過採集65000餘條各大招聘網站2018年數據領域的招聘信息，相比於去年，該領域人才招聘需求上漲了15.4%。
從城市角度來看，北京、上海、深圳、廣州、成都、杭州成為數據人才需求第一梯隊，佔全國需求的94%以上，其中北京的數據人才需求量全國最多，達到了35%，其次則是上海、深圳，均為18%左右。
開發、測試人員需求量旺盛，對演算法、機器學習崗位人員的素質期待最高
在各類職位的招聘中，開發、測試與數據的需求佔比超半數，演算法與機器學習的人員配置比例並不高，從專訪中看出，就演算法與機器學習崗位來說，並不在於人多，而在於人員質量高。
微軟中國首席計數管韋青曾說過「我們對人才的期待有兩個，一個是演算法科學家，這個人的能力不只是數學，也要有實際經驗，還得有計算機能力，包括電子工程的能力，得是個全才。
年薪5萬—15萬職位為主流
對比各類數據從業者的薪資情況，年薪5萬—15萬人數佔比超6成，其次是年薪15萬—20萬，佔比14%，年薪超過20萬人數佔比約20%。
從數據中看出，隨著學歷的升高，平均年薪呈現的變化趨勢基本呈正相關。不同工作經驗的數據從業者的收入水平也呈現較大差異。平均1—3年工作經驗平均年薪為14萬，5年以上工作經驗起薪穩定在28萬以上，最高達40萬，在各項工作年限區間，薪資基本呈線性增長。
學歷要求集中在本科及大專
數據行業對學歷要求主要集中在大專及本科學歷，占近8成。入門門檻要求碩士或搏士學歷的崗位極少，僅佔1.6%.而這類崗位主要集中在演算法、數據、機器學習這類崗位。高學歷人才比例較少也與此類職位可能不通過招聘網站公開招聘有關。
演算法與機器學習類職位薪資最高
在人數需求得到滿足之後，一些數據團隊的管理者也提出了更高的要求。從崗位薪資上也可以看出行業對於各類技能的需求程度。
在所有與數據相關的崗位中，演算法崗位工資最高，年薪近30萬，其次則是機器學習與產品崗位。
北京數據行業從業者平均薪資最高
在六個數據行業需求最旺盛的城市中，北京的平均薪資最高，其次為上海、杭州、深圳、廣州、成都。
在北京、上海、廣州、成都，平均薪資最高的崗位依舊時演算法，深圳薪資最高則是機器學習。此外，杭州的UI崗位薪資明顯高於其他城市。
數據團隊相關職位中，演算法薪資競爭力最強，運維、數據、運營薪資增長潛力低
分析數據團隊相關崗位薪資漲幅與工作年限的關系後發現，在所有數據行業相關崗位中，演算法崗位薪資增長幅度最高，在10年工作經驗背景下，這是唯一一個平均年薪超過100萬的崗位類型。
而3—5年的工作經驗情況下，機器學習的薪資水平僅次於演算法，但該崗位目前對於5年以上工作經驗的從業者需求量很低，長期薪資競爭力無法得到反映。
相反，運維、數據、運營10年以上工作經驗的崗位薪資水平墊底。
碩士學歷更可能帶來高收益
根據分析結果，本科學歷求職者雖然在數據行業市場中需求量達，但對於擁有碩士學歷的從業者，未來的職業發展潛力更大。隨著工作年限的增加，入職門檻為碩士的崗位薪資最高。
希望對您有所幫助！~

I. 學大數據需要什麼條件

作者：加米穀大數據老師
鏈接：https://www.hu.com/question/63581136/answer/1142926675
來源：知乎
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目前大多數的招聘企業，對於大數據人才要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是理工科相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。大數據學習沒有你想像的那麼困難，零基礎也是可以學習的。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，數據分析偏向應用層面，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下面我們結合大數據開發和數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
下面是大數據開發的課程內容：
階段一：靜態網頁基礎（主要學習HTML和CSS）
階段二：JavaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應用
階段四：javaEE
階段五：Linux和Hadoop
階段六：大數據資料庫
階段七：實時數據採集
階段八：Spark數據分析
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。
數據分析的課程內容：
階段一：Mysql
階段二：Python開發基礎
階段三：Python高階編程
階段四：數據分析基礎知識
階段五：數據挖掘
階段六：機器學習
階段七：業務分析
階段八：項目實戰（挖掘和業務分析）
階段九：大數據分析
數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，數據分析需要掌握的基礎有：資料庫、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。

J. 大數據需要有高中學歷嗎

我感覺大數據也需要有高中學歷，因為高中學歷代表著你學的知識代表著你的能力。不過這也不是絕對的，是相對而言，不論你有什麼學歷，只要努力去做就一定能夠做好的。