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大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？
大数据中也有多种岗位，有的偏向开发，有的偏向运维，有的偏向数据分析与挖掘。开发的话J***a居多，不过只需要到J***aSE层面即可，也可以选用Scala/Python开发。数据分析与挖掘基本上就是Python了。所以建议学习Python了。要求与条件的话，如果是计算机/数学/统计相关专业最好，不过还是看个人的学习能力与是否坚持。
1） 简单点评：
发展不错，需求不少，不过需求中主要是数据分析相关岗位，牵涉到算法建模等高级内容的话实际上不适合刚毕业的不同本科学生。建议普通本科或专科学生从数据分析入行，掌握Python，以后逐步向高级数据分析师、数据挖掘工程师、人工智能开发工程师方向走，
2）发展前景：
大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年招聘需求提高150%以上。2017，互联网公司对AI和数据人才的争抢活跃度提高了30%以上，企业间相互挖角行为变得更加频繁，人才争夺激烈程度全面升级。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七***展方向。
3）行业定位：
4）面向专业：
计算机、数学与统计、物理、电子、通信工程、物联网、网络工程等相关专业大专以上学生。推荐中上游学生学习。
5）薪酬分析：
大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如J***a、Python、Scala等。
大数据分析师是大数据领域非常重要的岗位，大数据分析师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外，大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具。
大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。
大数据工程师是做什么的？需要掌握哪些技能？
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作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。
从当前大的岗位划分来看，通常包括以下几个岗位：
第一：大数据开发岗位。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，开发岗位的人才需求量还是比较大的，相关岗位的薪资待遇也比较高，其中从事大数据平台开发的研发级岗位会有更高的薪资待遇。从事大数据开发岗位，通常需要学习三大块内容，其一是程序开发技术，初学者可以从J***a或者Python开始学起；其二是学习大数据平台知识，初学者可以从Hadoop和Spark开始学起；其三是大数据开发实践，这个过程需要掌握一定的行业知识。
第二：大数据分析岗位。大数据分析岗位的人才需求潜力是非常大的，不仅IT（互联网）行业需要大量的大数据分析人才，传统行业领域也需要大数据分析人才。选择大数据分析方向需要具有一定的数学和统计学基础，而且也有一定的学习难度。目前大数据分析的常见方式有两种，分别是统计学方式和机器学习方式。
第三：大数据运维岗位。如果对于编程和算法设计不感兴趣，那么也可以考虑学习大数据运维知识，未来可以从事大数据运维岗位。大数据运维岗位的任务相对比较杂，需要从业者具有较强的动手实践能力。从知识结构上来看，大数据运维需要掌握网络知识、大数据平台知识和服务器知识。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
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