大数据本科好就业吗?

721次观看

标签：大数据大数据本科就业

老师回答

一、从工作岗位看

大数据开发方向: 所涉及的工作岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研制工程师、大数据架构师等;

数据挖掘、数据剖析和机器学习方向: 所涉及的工作岗位为：大数据剖析师、大数据高级工程师、大数据剖析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

大数据运维和云核算方向: 对应岗位：大数据运维工程师;

从以上三个方向以及所对应的岗位来看，大数据的岗位类型多，能够从事许多岗位，关于人才的掩盖面广，所以不管是什么样的性情或许擅长什么东西，大数据岗位基本上能够满足不同人才。

二、从学历上看

本科达到了大数据企业的门槛要求，一般企业对大数据方面的工作者的学历要求是大专，关于一般的像大数据剖析师，大数据工程师等等这些岗位，他们不像人工智能那样，对专业仅仅水平的要求非常高需要研究生以上学历，所以，关于本科毕业的同学来讲，工作优势会比专科同学好许多，当然工作几率和方式也会好许多。

三、从开展前景看

跟着大数据技术的不断开展和有效使用，不管是为国家仍是企业以及是个人都发明了一定的价值，并且从大数据职业技术使用的总体来看，大数据在商业、金融、物流和零售等职业的使用已经都得到了很好的使用并且效果显著，在医疗、教育和体育等其它职业的使用也在逐步的推动之中。

©本文版权归环球青藤所有，任何形式转载请联系我们。

免费直播

精选课程

相关推荐

1、分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

2、预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

3、关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

4、预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别(聚类)之类的方法。

1、Java基础阶段

Html静态网页、CSS层叠样式表、JavaScript动态技术、MySql数据库开发、J2SE面向对象等

2、JavaWeb进升阶段

Servlet实现及五大对象、JSP原理及九大对象、EL表达式、JSTL标签库、AJAX异步技术、JQuery框架、XML、JSON数据共享及交换等

3、Java技术提升阶段

多线程、反射、过滤器、监听器、连接池、事务、静态代理、动态代理、AOP、IOC等

4、框架及项目实训阶段

Mybatis框架、spring框架、springMVC、redis缓存、maven项目构建等，说了这么多，还有一条最重要的就是不光要掌握理论知识，一定要多做项目，多敲练习，毕竟代码才是我们的最终根本。

大数据时代则对从业人员素质的要求越来越高，因为数据处理变得越来越复杂，数据人才的竞争也越来越激烈，很多大公司都在寻找尖端人才。而且，大到国防、金融，小到跟生活息息相关的物流、购物、医疗、交通等，都日益需要大数据的支撑。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支zhi撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。