数据科学与大数据技术专业怎么样(数据科学与大数据技术专业怎么样张雪峰)

摘要： 在大数据时代，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性。...

　　在大数据时代，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性。很多大公司已经在寻求拥有实战经验的高手来填充自己实力。

　　时至今日，大数据的应用也从早期的数据密集型行业(例如电信、金融、能源、科研、互联网)，逐步向非数据密集型行业扩张。

　　数据显示，32.5%的公司正在搭建大数据平台， 32.5%的公司已经在生产环境实践大数据，并有成功的用例/产品；24.5%的公司已经做了足够的了解，开发准备就绪；基本不了解的用户只占13.5%。

　　传统观念下，大数据往往是大型互联网公司的玩物。然而，通过调查发现在那些对大数据平台有需求的公司中，研发团队规模远没有我们想象的大，29.11%的研发团队仅有1-10人，次居第二的10-50人的规模占到了25.77%,两种规模的研发团队就超过了一半。可见，当下大数据的需求已不止步于大型公司。

　　大数据人才能满足企业日益增加的需求吗？

　　人才供给的缺乏正是大数据发展面临的一个瓶颈。目前企业发展大数据已步入初级阶段，不论是拓展大数据业务的百度、阿里、奇虎360等互联网公司，还是专业提供数据服务的大数据服务商，对专业的大数据人才均有较高的需求量。

　　大数据人才主要分布在移动互联网行业。其次是金融互联网、O2O、企业服务、游戏、教育、社交等领域。

　　从上图的薪资涨幅对比可以看出，大数据人才的不管是平均内部涨幅还是平均跳槽薪资涨幅都高于传统行业人才的薪资涨幅。

　　大数据培训都学些什么呢?

　　大数据技术体系太庞杂了，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。另外大数据应用领域广泛，各领域采用技术的差异性还是比较大的。

　　无论做大数据的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

　　企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才，未来五年大数据人才缺口会持续增长。

　　缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口，各大高校正紧锣密鼓启动大数据人才培养。2017年3月，教育部公布已有35所高校获批“数据科学与大数据技术”专业，站在互联网“风口”上的大数据，直接催热了大数据专业。

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