大数据分析有工作前景吗?

实际的市场前景哪些的要和领域去挂勾分析，仅仅只是看这个岗位得话，有！极大地有！一方面是大数据的时代特征，另一方面是大数据分析学习培训周期时间确实长，也真的难！有需要却没是多少提供，这就是市场前景！

我明白没有什么人回应这个问题，由于一般人的确都接触不上大数据，企业必须有经历的人来解决大数据，而你没解决过大数据又如何有工作经验呢？一般是和数据有关的岗位掉转去的~新手里位较为不易！

最先，在你学习培训大数据分析的市场经济体制，你需要把握基本的应用统计学，概率统计课程内容，接触各种各样数据库和数据库语言表达：SQL为主导，学好运用各种各样数据分析工具：如Tableau，学好最少一门合适搞分析的计算机语言(python, R之类的)

以上那些是可以学习的，多长时间能学完就有所不同了，默认设置你不是全职的学习培训大数据分析得话，保守估计最少一年。

随后是初级环节：学习英语！！！学英语！！！学习英语！！！

次之是便是普及化，把握数据发掘，学习培训设备学习模型，并接触很多不一样行业领域的商业案例，用于协助数据分析和提升商业服务味觉。

一样还可以通过自学，运用kaggle之类的服务平台试一试，保守估计也最少一年。

总算要到咱们的最后环节：大数据

早期的根基的分析专业知识累积起來后，实际上熟练一切一项都早已能帮你找一个一般的数据有关的运行了~先找个工作干着再学习培训大数据就没过多顾虑~这一环节要接触Hadoop, Spark, Hive~把握分布式计算的基本原理和提升大量数据响应速度的常用方式和疑难问题

这一环节大概率会很无聊，因为你压根没机遇去跑大数据(我们自己的计算机跑不动大数据，也没法感受分布式计算)，因此，AWS，Azure之类的云服务器你也要逐渐接触，想确实感受大数据解决，你還是要掏钱去租这种云管理平台的資源~(这也就是为何不可以像了解别的IT技术性一样根据自己做些新项目来涨工作经验的最大的缘故~没有钱啊！)

这一环节要花多长时间就不太好说，由于大多数人都坚持不懈不上这最后一步~

因此销售市场上面搞基本数据分析的许多，但能真真正正打怪升级到大数据分析的很少，而可预估的将来，数据只能愈来愈多~愈来愈繁杂~假如云服务器的成本费还能降下去~那麼我坚信大量的小公司也会想要且务必搞大数据分析~我坚信“大企业招不上，小公司不用”的现状在未来会造成较大转变。

有知友说大企业才有大数据分析岗位，市场的需求并不大~这也是合理的，到现在为止，大数据分析仅限于有大量数据的大企业~但我认识到的是如今北美地区许多初创公司会掏钱从各种方式买回来很多数据，数据的个人隐私管理方法也会是将来迫不得已谈的话题讨论~也是有许多公司会必须一次性的大数据解决方法，搞大数据有关的技术性服务咨询也很有市场前景。

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自己环境是北美地区广告业Data Scientist (实质便是大数据分析哈)

小公司，数据量每日TB级，绝大多数的时间用spark跑分析，小一部分用Hadoop MapReduce。企业一般会给大数据分析的人最大权限去浏览所有数据，终究做分析的情况下鬼知道你需要什么数据，并且数据缺手臂少腿的不计其数，你需要寻找初始数据去跑你愿意的~这一份工作中对我来说最高的挑戰便是你很有可能会愈来愈没有耐心，一开始我针对这些要跑一两个钟头的数据或是有忍受度的，渐渐地的明白如何更快解决数据后，如今针对这些20分鐘还跑不出来的結果，我还感觉就是我编码不写好~自然能跑多快，许多情况下跟你能应用的云服务器資源是相应的，当初或是初学者的情况下赶一个新项目，跟老总和DevOps申请办理了管理权限，云服务器資源放宽了用，2个礼拜在AWS上花了20万美元~还行最终帮企业签订了200万的合同书，这波不赔~

对~大数据分析便是那么 ** ，你很可能花了许多时间精力干了分析，結果只有认证一个新项目或公司的新管理决策不行得通；但你也很可能寻找那一个最有價值的数据，立即帮企业拉升一个等级！

实际上讲了这多，大数据仅仅一个环境和客观事实，真真正正充分发挥的都是你的数据发掘和分析工作能力，这个问题实际上除掉大数据三个字，变为：分析有工作中市场前景嘛，回答就一目了然了~