- 中专学大数据技术与应用就业前景
- 请问大数据应用技术都要学什么
- 大数据主要学习哪些内容
- 文科生想转行大数据，需要学习哪些基础
- 学大数据，都学习哪些内容，要学多久
- Java大数据能从事什么样的工作，工资如
- 大数据属于什么专业
- 自学大数据，能找到工作吗
- 建设一个大数据中心需要做哪些方面的工作
- 学Java和大数据，好找工作吗
中专学大数据技术与应用就业前景
该专业很不错，就业前景很乐观。大数据技术与应用专业的毕业生能在机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。
大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。
请问大数据应用技术都要学什么
首先，做大数据要有Java语言和Linux操作系统两项基础，在大数据开发上，这两项是学习大数据应用技术的重要基石。
这里不谈具体的课程，只说现在市场主流选用的几代大数据处理框架，对这几代框架技术有相应程度的掌握，基本上找工作也不愁了。
Hadoop
Hadoop是大数据处理第一代框架，至今也仍然占据重要的市场地位，Hadoop必学。
Hadoop核心组件，HDFS、MapReduce和YARN，整个Hadoop生态圈发展至今已有超过20个组件框架，都需要有所了解和掌握。
Spark
Spark是用来弥补基于Hadoop的MapReduce引擎，在处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别喜欢它。
Storm
Storm是开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流。Apache Storm采用Clojure开发。Storm有很多应用场景，包括实时数据分析、联机学习、持续计算、分布式RPC、ETL等。
Flink
Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。
大数据主要学习哪些内容
学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础Java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如系：
第一阶段
CORE JAVA （加的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础
数据类型，运算符、循环，算法，顺序结构程序设计，程序结构，数组及多维数组
面向对象
构造方法、控制符、封装
继承
多态
抽象类、接口
常用类
集合Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
集合类Map
异常，File
文件/流
数据流和对象流
线程（理解即可）
网络通信（理解即可）
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述，安装Linux操作系统，图形界面操作基础，Linux字符界面基础，字符界面操作进阶，用户、组群和权限管理，文件系统管理，软件包管理与系统备份，Linux网络配置 （主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养动手能力。了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些）
重点掌握：
常见算法
数据库表设计，SQL语句，Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础，HDFS，MapReduce，分布式集群，Hive，Hbase，Sqoop
，Pig，Storm实时数据处理平台，Spark平台
以上就是笔者总结学习阶段，如果还想了解更多的知识，还可以关注一些如“大数据cn”这类公众号，建议每个想要学习大数据的人，按照这个学习阶段循序渐进，不断完善自己的知识架构，提升自身的理论知识，然后找一个合适的项目，跟着团队去做项目，积累自己的经验，相信会在大数据的舞台上展现出很好的自己！
文科生想转行大数据，需要学习哪些基础
这个难度比较大，但也非完全不行。一般要学习如下数学课程:概率论与数理统计、随机过程、数据结构、线性代数、神经网络、数据挖掘、python语言、R语言、微积分、数值分析、计算机算法、数据库。
学大数据，都学习哪些内容，要学多久
大数据发展速度很快，对技术的需求也在不断更新迭代，从第一代的Hadoop为主，到现在的Hadoop、Spark、Storm、Flink百花齐放，一方面是因为需求的变化，另一方面也是技术生态在不断拓展和完善。
学大数据，都学习哪些内容，这就需要结合市场来考量，市场需求什么，那就需要去掌握相应的技术框架。
下面例举通用层面上，大数据一般需要学习和掌握哪些——
1、数据收集层
主要由关系型和非关系型数据收集组件，分布式消息队列构成。
Sqoop/Canal：关系型数据收集和导入工具。
Flume：非关系型数据收集工具，主要是流式日志数据。
Kafka：分布式消息队列，一般作为数据总线使用。
2、数据存储层
主要由分布式文件系统（面向文件存储）和分布式数据库（面向行/列的存储）构成。
HDFS：Hadoop分布式文件系统。
Hbase：构建在HDFS之上的分布式数据库。
Kudu：分布式列数据库，允许用户存储结构化数据。
3、资源管理与服务协调层
YARN：统一资源管理与调度系统，管理集群中的各种资源。
ZooKeeper：基于简化的Paxos协议实现的服务协调系统。
4、计算引擎层
包括批处理（时间要求低，高吞吐）、交互式处理（时间要求比较高，sql查询）、流式实时处理（时间要求非常高、广告投放等）三种引擎。
MapReduce：经典的批处理计算引擎，具体良好的扩展性与容错性。
Spark：通用的DAG计算引擎，允许用户充分利用内存进行快速的数据挖掘和分析。
Impala/Presto：开源的MPP系统，允许用户使用标准的SQL处理存储在Hadoop中的数据。
Storm/Spark Streaming：分布式流式实时计算引擎，能够高效的处理流式数据。
5、数据分析层
为方便用户解决大数据问题而提供的各种数据分析工具。
Hive/Pig/SparkSQL：在计算引擎之上构建的支撑SQL或者脚本语言的分析系统，大大降低了用户进行大数据分析的门槛。
Mahout/MLib：在计算引擎上构建的机器学习库，实现常用的机器学习和数据挖掘算法。
Apache Beam/Cascading:基于各类计算框架而封装的高级API，方便构建复杂的流水线。
Java大数据能从事什么样的工作，工资如
大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。
数据行业目前还处在发展初期，虽然落地应用正在加速，但是还远远不够，比如大数据目前在互联网、金融行业应用更多，与AI、物联网的结合还未成熟，还有很多行业的应用才刚刚起步，甚至有的还未完全启动，所以还有很大的发展空间；
大数据行业薪资普遍偏高的，其中大数据开发人才的薪资十分可观。一线城市大数据开发人才月薪资15-20k。
大数据属于什么专业
自学大数据，能找到工作吗
你问出这个问题，你应该希望我的回答是能吧，但是很遗憾，无论是自学还是培训班，现在找大数据类型的工作都比较难，为什么？
因为人太多了，供远远大于求，本来需要的人都不多，还一窝蜂往里挤。
但是别灰心，听完我的答案，你或许有别的想法。
一、能找到工作吗？
肯定是能的，但是就好和坏的差距了，大公司进不去可以去小公司，正式的不行可以去外包，降薪和降低期望总是有办法的。
有个朋友，本科211毕业三年多，之前在传统工科。后面来到北京培训大数据。现在培训完了，觉得学的还不错，但是简历不包装根本就没有面试机会，不得不包装。
不要以为别人聊不出你是培训班出身的，做好心理准备。
二、简历怎么写？
很多人都听说，包装简历能找到工作，那也是得看方法的。
社招看经历，校招看学校。
说白了，就是【工作经历 项目经验 专业技能 自我评价】
模板在这里，或许能对你有帮助。
建设一个大数据中心需要做哪些方面的工作
大数据中心建设，包括从数据采集、数据处理、数据存储、数据建模分析、数据展示、数据应用开发等等多个阶段。大数据中心建设的步骤包括：
1. 确立大数据解决方案（需求，团队，工期，预算等）；
2. 准备大数据硬件环境（至少要有服务器、网络）；
3. 选择合适的合作伙伴开发大数据平台；
4. 进行大数据平台试用及人员培训；
5. 进行大数据平台项目验收；
6. 进行大数据平台使用和运维。
学Java和大数据，好找工作吗
现在这方面挺热门的 身边人都在学 想了解的话可以去中软看看 大机构比较靠谱
