从通常的情况下来讲,要求大数据学习最好是理工科基础,数学比较好,然后逻辑思维比较强。但是这些都是从比较官方的角度来进行阐述的,最重要的是你需要对它有浓厚的兴趣有强烈的好奇心。
1、了解要面试的公司;2、在面试中要介绍自己对于团队精神的认知;3、在大数据面试的时候一定要将自己的项目经验展示出来。
大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融,协力构建了完整的大数据产业链。
大数据岗位方向有:1、大数据开发工程师;2、数据分析师;3、数据挖掘工程师;4、数据架构师;5、数据库开发;6、数据库管理;7、数据科学家;8、数据产品经理。
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。
在大数据时代背景下,统计学的知识体系产生了一定程度的调整,但是统计学本身的理念与大数据还是具有一定区别的,统计学注重的是方式方法,而大数据则更关注于整个数据价值化的过程,大数据不仅需要统计学知识,还需要具备数学知识和计算机知识。
“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广,就业薪资待遇水平高,缺点可能在于专业设立较新,教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。
主要课程: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语言程序设计、Python语言程序设计,大数据算法、人工智能、应用统计(统计学)、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。
大数据分析专业属于交叉学科,以统计学,数学,为支撑。需要学习数学分析,高等代数,普通物理数学与信息科学概论,数据结构,数据科学导论等等。
首先,大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位,与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面,其一是技术体系结构不同;其二是岗位任务目的存在一定的区别;其三是工作场景具有一定的区别。