學大數據是什麼感覺

❶ 大數據專業學起來會不會很累作為過來人你推薦該專業嗎

大數據專業學起來會不會很累？不會，最先，軟體工程專業確實是塑造大數據方向碩士研究生的關鍵技術專業之一，在大數據專業開設以前，大數據方向的專業性人才通常都是在應用統計學和計算機專業技術專業塑造，可是如果把大數據專業僅僅是當做軟體工程專業或者是統計學專業都是較為片面性的，大數據專業即是一個交叉科學，與此同時大數據專業也是有自身單獨的學科體系。

❷ 大數據專業怎麼樣，學起來輕松嗎

一、大數據不好學，但可以學
1、大數據好不好學，答案是不好學，如果好學的話就不會有上百萬的人才缺口了
2、大數據學習是有門檻的，但並不像很多人說的那樣需要數學和統計學基礎（大數據分析需要這些基礎）。而我們經常說的大數據學習一般指大數據開發（大專學歷即可學習，理工科專業為佳）
3、為什麼說不好學呢？我們從大數據學習內容上來分析，大數據開發說白一點就是編程，相信對很多行外人來說，一提到編程就是滿屏看不懂的代碼，這就是大數據難點之一。如果你不入這一行總覺的困難重重。所以說，大數據難但是可以學！經過你的努力和堅持，小白也是可以完全學懂大數據的。
二、就業前景好
1、大數據行業的火爆就不用我贅述了

2、人才缺口達200萬
3、平均月薪20K+
4、應用廣泛、未來將覆蓋全行業
5、人工智慧、雲計算、物聯網和大數據密不可分

❸ 學大數據專業後悔死了為什麼

如果數學成績不好，邏輯思維也不強，不建議學大數據專業。大數據專業屬於計算機相關專業，還需要進行計算機編程語言的學習，大數據學習的內容相當的復雜，學習難度也非常高。

學大數據專業為什麼會後悔
1、專業知識復雜難懂
大數據專業要學的東西很多，幾乎所有的計算機科學專業知識都必須學習，比如Java語言、C++語言等，對於之前沒有接觸過比較高端的計算機專業知識的同學來說，難度會很大，感覺學專業知識就像學聖經一樣，非常不可理解，所以才會有學大數據專業後悔的想法。
2、實踐難度大
實踐對大數據專業很重要，但是大數據的實際操作難度很大，如果你不小心，你可能會失敗，因此，大數據專業對實操要求比較高，也很考驗大家的心態，心態不好的學生在實踐失敗後容易自暴自棄，這也是為什麼很多同學覺得自己後悔學大數據專業的原因。
大數據專業前景怎麼樣
現在大數據專業的人才缺口很大。目前，大數據專業畢業生的供需矛盾比較嚴重，市場上對於大數據專業人才的需求非常大，而供給卻相對較少。因此，大數據專業畢業生的就業機會非常多，而且薪資也相對較高。

從當前的技術發展趨勢、行業發展趨勢和社會發展趨勢來看，大數據專業領域的就業前景都是非常廣闊的，數據科學與大數據技術本身也會開辟出一個巨大的價值空間，從而創造出新的產業生態，這個過程也必然會釋放出大量的就業崗位。
大數據專業的發展在一線城市也是比較好的。一般一些大的互聯網公司都在一線城市，所以在一線城市學習工作的人會比較多，發展就業前景也比較好。

❹ 大數據技術專業好嗎

我是一個大二在讀環境工程專業的學生，我有個朋友就是學大數據技術的，我來說說我對這個專業的感受。

就業方向

大數據專業就業方向很廣泛，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;大數據運維和雲計算方向:涉及的崗位諸如大數據運維工程師等;這其中，數據挖掘，數據分析這一塊是最容易入門，也是人才缺口最大的一塊發展方向。

❺ 女生學大數據很累嗎都需要學什麼

不太累。現在做大數據的女孩子也不少，我就遇到過很多，其中不乏高手。女孩學習大數據是很不錯的。現在除去部分外包公司，大部分企業的開發工作不需要出差，就特別喜歡招女孩子。

4、語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。