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超级存储系统 大数据为什么那么吃香？

实习编辑 • 2023-12-04 11:07:51 • 常见问答 • 阅读 3

大数据为什么那么吃香？

大数据在2012年和2013年达到宣传高潮。2014年以后，概念体系逐渐形成，对它的认识也趋于理性。随着大数据相关技术、产品、应用和标准的不断发展，逐步形成了由数据资源和api、开源平台和工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等多个板块组成的大数据生态系统，并不断发展和完善。它的发展热点正逐渐从技术走向应用，再到治理。

在世界范围内，研究和开发大数据技术，利用大数据促进经济发展，改善社会治理，提高政府服务和监管能力，正成为一种趋势。

近年来，数据规模以几何高速增长。根据国际信息技术咨询公司idc的报告，2020年全球数据存储容量将达到44zb（1021），2030年达到2500zb。目前，需要处理的数据量已经大大超过了处理能力的上限，导致大量数据无法处理或处理过晚。大数据现象迫使技术变革，这将使信息技术体系重构，这也带来颠覆性发展的机遇。例如，以数据为中心的计算机体系结构的宏观趋势和存储与计算一体化的微观趋势，软件定义方法的广泛采用，云边缘集成的新计算模式等；网络通信向宽带化、移动化、普适化方向发展，海量数据的快速传输和聚合带来的网络pb/s带宽需求，千亿设备组网带来的gb/s高密度无处不在的移动接入需求…

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大数据行业好找工作吗？

超级存储系统 大数据为什么那么吃香？

如果您有这个问题，说明您正在学习大数据行业的相关技术或准备学习。我觉得只要你有过硬的技术，在任何行业找工作都不难，让我给你分析一下大数据行业的现状。

1.首先，你是从大学开始学习大数据，还是准备出家与你的教育背景有关。如果你有学士学位，从大学开始学习大数据，我认为你仍然可以学习技术。如果你是个和尚，毕业不到1-2年，我真的不建议你学习大数据。大数据处理涉及的数学知识贯穿整个大学期间，如高等数学、微积分、线性代数等。老实说，这些都不容易学。如果你很久没有接触过这些，你可以想象你所花费的人力物力。

2.这个行业近年来很流行。目前市场需求旺盛，但真正精通大数据处理的人才并不多。因此，如果你有这项技术，找工作还是很容易的。

3.我推荐一些公司仅供参考，比如字节跳动、阿里巴巴、腾讯、携程等，这些公司近年来发展势头比较好，急需这个领域的人才。有能力的可以去相关公司看看。

39岁转行做大数据如何？

作为一个it人员，分享一些个人观点。

年龄在it行业中仍然非常重要。如果35岁以后不加入领导层，或者行业专家基本失去竞争力，一旦公司业务不好，老程序员将首当其冲地承担裁员团队的重任。

学位和专业也是限制因素。如果你拥有高学历（硕士以上学历）和专业对口（计算机或数学相关专业），在39岁的时候，你可能还有一线希望，但与此同时，你应该做好心理准备，你可能会受到歧视。

我不认为现在转向大数据是明智的，但它更像你的描述。我做过项目经理，这可能是个突破点。但毕竟是这个行业。缺乏技术应用和项目细节方面的经验。因此，大数据可以自己学习。很难找到工作。如果你真的感兴趣，你可以学到更多。经过几年的经验，你可以成为大数据项目的项目经理。

注意：三思而后行

大数据行业的薪酬普遍偏高。it行业是薪酬较高的行业，大数据是it行业的新宠，高薪也非常普遍。目前，大数据行业的平均月薪在10k-20k左右，有优秀的大数据人才，月薪在30k左右，因此，大数据也是一个高薪行业。在薪酬方面，选择大数据也是不错的选择。

大数据就业有三个方向：一是大数据发展，主要是大数据本身的发展；二是大数据系统研发，或者大数据平台开发，一般只有大企业才会有这样的工作，主要是公司内部大数据平台的发展；三是，大数据分析也是基于大数据挖掘分析，也很容易理解。

大数据工作包括：1。大数据开发工程师。hadoop开发工程师。信息架构工程师。大数据分析师等

综上所述，大数据在就业薪酬、就业方向、就业岗位等方面都是不错的选择。而且，大数据是现在的“新宠”，会有很多人才和工作岗位

学大数据就业发展如何？

学习大数据很难，但如果你能有一个系统的学习计划，开始学习大数据就不那么难了。为了开始大数据的学习，你需要准备以下几个方面：

大数据的基础知识包括三个部分，即计算机、数学和统计学。如果你是这三个专业的毕业生，就可以轻松进入大数据领域，有更多的工作（数据采集、数据整理、数据存储、数据分析和数据分析）呈现等。如果你是非相关专业，你应该从基本的计算机知识开始。例如，您应该精通使用linux系列操作系统（centos、ubuntu等），因为大多数大数据平台都构建在linux上。

目前hadoop和spark是比较常见的大数据平台，很多商业大数据平台都是建立在hadoop之上的，因此掌握hadoop和spark平台的建设是学习大数据的基础。hadoop平台对计算机硬件要求不高，个人电脑可以完成构建，因此更适合初学者。

无论您从事大数据的哪个方面，都必须掌握一门编程语言。比如java、python、scala、r等语言在大数据领域的应用非常广泛。

开始使用大数据需要一段时间。毕竟，大数据涉及的内容很多，也很复杂。根据历史经验，从大数据入手，最好的办法就是利用大数据促进学习。边学边用可以促进大数据的学习，使学习逐步深化。因此，建议学习大数据也要因势利导。

学习大数据难吗？

数据科学与大数据技术专业，简称数据科学或大数据专业，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维和分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层次（即数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案，提高学生解决实际问题的能力，具备将领域知识与计算机技术、大数据技术相结合的能力、创新能力、能够从事大数据研发和应用的高层次人才。

主修课程：c程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、java语言编程、python语言编程、大数据算法、人工智能、应用统计学（统计学）、大数据机械学习、数据建模、，大数据平台、大数据分析与处理、大数据管理、大数据实践等核心技术

毕业方向：毕业生可在政府机关、企业、公司从事大数据管理、研究与应用开发。同时，还可以招收软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

大学：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学、中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学、，就业前景：大数据三大就业方向：大数据系统研发人才、大数据应用开发人才、大数据分析人才。在这三个方向，他们的基本岗位一般是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

根据数据链发布的《大数据人才报告》，中国只有46万大数据人才，ga

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