大數(shù)據(jù)就業(yè)方向有哪些？大數(shù)據(jù)時代，很多學校都開辦了大數(shù)據(jù)相關的專業(yè)和課程。日前，在教育部能查到的高校再新增專業(yè)名單中，有32所高校成為第二批成功了申請“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術”本科新專業(yè)的高校?！按髷?shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向有哪些？

大數(shù)據(jù)時代，很多學校都開辦了大數(shù)據(jù)相關的專業(yè)和課程。日前，在教育部能查到的高校再新增專業(yè)名單中，有32所高校成為第二批成功了申請“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術”本科新專業(yè)的高校。

“大數(shù)據(jù)”專業(yè)學什么？

方向一：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析機器學習方向

方向二：大數(shù)據(jù)運維云計算方向

方向三：Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)方向

全精通任何方向之一者，均會“前（錢）”途無上。

三個方向中，大數(shù)據(jù)開發(fā)是基礎。以Hadoop開發(fā)工程師為例，Hadoop入門月薪早就提升了8K以上，工作1年月薪可都沒有達到1.2W以上，本身2-3年工作經(jīng)驗的hadoop人才年薪也可以至少30萬—50萬，一般要大數(shù)據(jù)處理的公司基本是大都大公司，所以才學大數(shù)據(jù)專業(yè)又是進大公司的捷徑！

“大數(shù)據(jù)”專業(yè)畢業(yè)以后干什么？

實際上，大數(shù)據(jù)工作者可以不施展拳腳的領域更加越來越廣泛，從國防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機構，到處是需要大數(shù)據(jù)項目來做創(chuàng)新驅動。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報酬也相當豐厚，在硅谷，入門級的數(shù)據(jù)科學家的收入巳經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。

①目前全國類別繁多高校、高職院校已陸續(xù)又開始不斷地大數(shù)據(jù)專業(yè)建設發(fā)起想研究并再申報大數(shù)據(jù)專業(yè)。另外中間交叉型學科，大數(shù)據(jù)的去相關課程牽涉數(shù)學、統(tǒng)計和計算機等學科知識，“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術”專業(yè)也指出培養(yǎng)訓練具高多學科交叉能力的大數(shù)據(jù)人才。

②該專業(yè)重點培養(yǎng)具有以上三方面素質的人才：

一是理論性的，主要是對數(shù)據(jù)科學中模型的理解和運用；

二是實踐性的，通常是如何處理換算數(shù)據(jù)的能力；

三是應用性的，通常是憑借大數(shù)據(jù)的方法解決的辦法具體行業(yè)應用問題的能力。

大數(shù)據(jù)人才缺口達150萬

各大高校如火如荼啟動時大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)，并非空穴來風大數(shù)據(jù)時代催生的大量咨詢?nèi)瞬湃笨凇?/p>

全球最巔峰級管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)開具證明的一份祥細分析報告顯示，順利的話到2018年，大數(shù)據(jù)或則數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將劇增，其中大數(shù)據(jù)科學家的缺口在140000到190000之間，這對學會了如何依靠大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經(jīng)理的崗位缺口則將提升到1500000！

哪怕目前有很多大數(shù)據(jù)工作者只是擁有一個本科學士學位，或是僅接受過簡單的訓練，只不過在互聯(lián)網(wǎng)時代，早上都有吧海量的數(shù)據(jù)信息出現(xiàn)，數(shù)據(jù)的處理變得異常越來越大古怪，很多大公司巳經(jīng)在跪求強大更高學歷的高手來補充自己的實力

想學Python數(shù)據(jù)分析，各位大佬有什么建議？

學，不猶豫

要是有這想法，那就學，要學。

你能冒起這個想法，所謂兩個原因：一是你對這塊很有興趣；二是數(shù)據(jù)分析這個領域在市場上那就很香的。

你現(xiàn)在有不顧慮，所謂那就是學成本問題，害怕所花時間值不值。我給你說，真有學了幾年了，這介值是無法估量的，如果能你還好好地活著，這些知識對你都沒有用。再說基于Python的數(shù)據(jù)分析，要是你有肯定會的編程基礎，光怎么學習來說，不要多少時間成本。剩下的的應該是實踐了。

下面我來簡單寫個學習指南，讓你全部打消顧慮。

怎么學習指南

你應該明白，數(shù)據(jù)分析也數(shù)據(jù)科學，是關于問題解決的辦法、探索它，以及從數(shù)據(jù)中分離提取當價信息的一門學問。

要管用地可以做到這一點，你要整理好數(shù)據(jù)集，訓練機器學習模型，將結果可視化等等。

做到這件事并不難，因為這那塊早有很多現(xiàn)成的框架、類庫或工具了。因此你要做的僅僅是去學習Python語言和基于條件Python數(shù)據(jù)分析類庫，再另外些項目實踐就可以了。

1.高效率學Python

Python是世界上使用最越來越廣泛的語言之一，它強大的很活躍的開發(fā)者社區(qū)。Python很上手容易，語法以簡潔，這確實是Python這么受歡迎的原因之一。再者，Python的重新活躍的數(shù)據(jù)科學社區(qū)意味著什么你也可以可以找到大量的教程、開源項目和問題解決方案。

你不需要上去看發(fā)下的一款Python教程，況且Python不等于數(shù)據(jù)分析，Python中和數(shù)據(jù)分析關聯(lián)的知識點不多。要不太注重絕對把握語感，學習核心概念，諸如數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、過程控制這些基本都的東西。就這些，不需要學其它的Python知識，遇到問題就Google，相關的資料文檔，再加上良好的實踐，你會漸漸記好更多的語法。

我反對意見由上而下的學習方法，目標是先全面的勝利成果，然后再隨著時間的推移在實踐中鞏固概念。要放棄“課堂”式的學習，從實踐中學習更又高效。

2.基本上的數(shù)據(jù)分析類庫

如果說我前面提到的，Python有自己做的數(shù)據(jù)分析類庫。類庫僅僅將先行未知的函數(shù)和對象繩索在一起，你也可以將其文件導入到你的項目中，以節(jié)省時間。下面列下幾個Python明星陣容類庫：

NumPy：NumPy主要作用于簡單高效的數(shù)值計算，許多其他的數(shù)據(jù)分析類庫大都建立在它的基礎之上的。

Pandas：這是一個用于數(shù)據(jù)結構和探索它性結論的高性能庫。它那就是基于條件在NumPy開的發(fā)。

Matplotlib：這是個靈巧的繪圖和可視化庫。它很強大無比，但有些繁瑣。要是你總覺得這個庫有難度是可以暫時沒有跳Matplotlib，先學另一個叫Seaborn的庫來入門學習。

Scikit-Learn：Scikit-Learn是Python中的第一需要通用機器學習庫。它有許多流行的算法和預處理、交叉驗證等模塊。

3.項目實踐

現(xiàn)在的關鍵是把自學的理論都粘在一起，接受實踐。像我上面說的，自上而下的學習方法，從實踐中加深去學習。下一步，是時候按照大量的練習和項目來培養(yǎng)你的知識了。

自己找一些項目做點，項目更能華指現(xiàn)實的東西世界的數(shù)據(jù)。在求實際的項目中，你將自學到一些列.例如定義,定義目標、收集數(shù)據(jù)、工程化等知識和能力。

需要多長時間

沒看這些步驟后，你可能會會問：這一切需要多長時間？從學習Python到數(shù)據(jù)分析，計是需要3個月到1年的減弱天天練習時間，要看你的基礎和要堅持的毅力了。其實更有用的是你的學習節(jié)奏，夠太少他對狠。

結果

來學習總結幫一下忙關於學習Python數(shù)據(jù)分析的過程：

1.從學核心編程概念結束；

2.自學基本的數(shù)據(jù)分析庫；

3.實際不好算項目來再練習和系統(tǒng)完善你的技能。

這種方法是可以讓你在愜意的享受更多的樂趣的同時，不斷時間的推移，能夠掌握更多的知識。

期望以上能全部打消念頭你的顧慮，并對你學習所幫助。假如你對我的回答只覺得清楚，請給個關注，希望能與我講解技術問題。

后來送一句：學起來！不自己狠一些，怎末很清楚自己能不能一發(fā)沖天。