乙個26歲的年輕人轉行做大資料是不是太晚了？

在這個人才短缺的時代，要把握時間，找到正確的方向，快速融入這個行業，肯定不是那麼容易的，因為你要在各個方面仔細思考，才能開始行動。

當零經驗進入時，肯定會需要工作技能、行業背景知識等多方面的投入，如果你有很強的溝通能力，能很好地維護人際關係，就更容易獲得支援。

從零開始學習大資料開發後，你需要具備哪些東西？

理論+思想+工具+實踐。

理論：數理統計原理簡單，請熟悉。 一開始你不必知道太多，你需要知道抽樣的原理，你可以使用常見的統計方法。 進一步針對工作和業務需求進行深入學習。

思路：這個比較重要，需要循序漸進地培養，應該有什麼情況，用什麼方法做統計分析？ 您希望從分析中得出什麼結論？

工具：excel常用的統計公式，需要了解統計方法。 如果資料量較大，可以考慮學習SPSS，可以在更高層次上使用R。

練習：這是最重要的事情，試著從你身邊的一些日常案例開始，發展你自己的洞察力。

現在還不算太晚，趕緊學習吧。 搜尋：職業轉變之家。

大資料產業是近幾年才大力發展，國內的布局和發展還不是很成熟。

據國內權威機構統計，未來五年，我國對資訊化人才的總需求量將高達1500萬至2000萬人。 以大資料分析為例，我國對大資料人才的需求正以每年20%的速度增長，每年新增需求近百萬。

從就業方向來看，大資料人才的就業方向主要有三個：

1.大資料系統研發人才。

2.大資料應用開發人才。

3.大資料分析人才。

大資料業務流程有4個基本環節，分別是：業務理解、資料準備、資料探勘和分析應用

大資料技術正在向各行各業擴散，大資料與雲計算、人工智慧、金融、醫療、物聯網、公共服務等，創造了大量新的就業機會，大資料浪潮不僅開始席捲整個行業，首先功能、城市規劃、安防執法也需要大資料的支援， 因此，大資料在各行各業都是一項通用技能，基本不用擔心就業問題。

市場的供需關係決定了市場上的佼佼者，目前中國大資料領域的專業人才並不多，這就造就了乙個大資料人才是最有前途的高薪產業之一，大資料分析、大資料開發等大資料人才將成為市場上人才短缺的局面， 發展前景良好，薪資不斷上漲。

通過CDA，我了解到要成為一名優秀的資料分析師，應用數學、統計學和定量經濟學的本科或碩士水平的數學背景是必不可少的。 其次，作為資料分析師，需要熟練掌握至少一種資料分析軟體，如SPSS、statistic、eViews、SAS等，至少能使用ACESS進行資料庫開發，掌握至少一種數學軟體如Matalab、Mathmatics構建新模型，並掌握至少一種程式語言。 此外，如果你想成為一名優秀的資料分析師，還必須考慮資料分析的應用，這需要學習專業本身，並補充一些其他應用領域的知識，如市場營銷、經濟統計等。

簡而言之，乙個好的資料分析師不應該在業務、管理、分析、工具和設計方面落後。

大資料還是比較技術性的，還是要看你以前做過什麼樣的工作，如果也是程式設計或者開發，這種技術崗位比較合適。 如果你完全不懂技術，沒有接觸過大資料行業，還是不建議你轉行。 因為發展會更加困難。

大資料分析在市場上一直供不應求，公司都是高薪招聘分析師，但還是很難招到合適的人才，前景很好，大資料的薪資普遍高於同級別的其他崗位，我們畢業的時候都在光環。

大資料的前景非常好，像大資料這樣的專業在一線城市還是比較好的，教師可以跟上，而且就業的薪水也相當可觀，學習大資料可以按路線圖的順序進行

未來大資料技術人才將不可或缺，學習大資料技術必然會成為一股經久不衰的浪潮。 對於大資料技術的學習，主要是為企業服務，為企業創造更大的價值，自身的價值也會增長。

對於那些想要學習真正的大資料技術的人來說，沒有早晚，選擇專業的學習方法更可靠。 不僅能學到紮實的理論知識，積累實踐經驗，而且有良好的敬業精神，讓你早日掌握技術！

我24歲轉行做網路，剛畢業，你還覺得自己遲到了嗎？

不可行。 大資料從事的是開源工作，更傾向於“研發”，越早進入這個行業，就能越快積累相關工作經驗和對行業的深刻理解，如果你想轉行做大資料，現在肯定是越快越好，目前國內網際網絡發展的現狀， 不建議人們從中年0轉行做大資料。原因如下：

一是大資料技術體系的發展尚未完全成熟，為了向大資料換取高薪，學習技術和體力的競爭是小鮮肉無法比擬的。

其次，雖然現在是大資料最發達的時期，但最好從0開始進入這個行業，家庭知識、工作、社會關係等都會成為影響你學習的因素，而能否消除這些因素，腳踏實地地學習才是最大的問題。

當前，國家大資料戰略實施已進入落地關鍵期，大資料技術產業創新發展、大資料與實體經濟深度融合、大資料安全管理和法律監管進入關鍵階段。 目前，整個IT行業對大資料人才的需求還是比較大的，近年來相關方向的研究生就業形勢還是比較好的。

你可以從頭開始學習

在大資料時代，對從業者素質的要求越來越高，因為資料處理越來越複雜，對資料人才的競爭越來越激烈，很多大公司都在尋找尖端人才。 此外，從國防金融，到物流、購物、醫療、交通，這些都與生活息息相關，越來越需要大資料的支援。

大資料技術是一門交叉學科：統計學、數學和電腦科學是三大支撐學科; 生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學和管理學是應用和擴充套件的學科。

此外，還需要學習資料採集、分析、處理軟體、數學建模軟體和計算機程式語言等，知識結構是具有兩專多能力（專業知識和資料思維）的跨界人才。

學習大資料有一定的難度，但只要努力學習，就沒有那麼難，需要有很強的學習毅力。

資料產業的每乙個環節都需要專業人才來完成，因此需要培養和打造一支掌握資料技術、懂管理、有資料應用經驗的專業資料建設團隊。 目前，資料相關人才的匱乏嚴重阻礙了資料市場的發展。 資料分析崗位需要能夠綜合控制數學、統計學、資料分析、機器學習、自然語言處理的跨學科人才。

未來，資料分析領域將出現100萬左右的人才缺口，在各行業，資料分析領域的高階人才將成為熱門人才，涵蓋資料開發工程師、資料分析師、資料架構師、資料背景開發工程師、演算法工程師等大資料方向。 因此，高校和企業要共同耕耘、挖掘。 目前最大的問題是，很多高校缺乏大資料，所以有大資料的企業應該和學校一起培養人才資料分析人才。

全球CDA持有者秉持先進商業資料分析的新理念，遵循CDA職業道德與行為準則的新規範，充分發揮其資料專業能力，推動科技創新進步，助力經濟可持續發展。

大資料是一種資料集合，在採集、儲存、管理和分析方面遠遠超出了傳統資料庫軟體工具的能力。 它具有四個特點：資料規模大、資料流快、資料型別多樣、價值密度低。 現在美團、**、微博等平台都在使用大資料技術，所以大資料行業的前景非常好，很多人都想轉戰大資料。

那麼大資料訓練可靠嗎？ 值得學習嗎？

市面上的培訓機構很多，有的靠譜，有的不靠譜，培訓機構是否值得學習，需要從口碑、師資、課程內容、專案資源、就業服務等方面自行評估。

首先，乙個靠譜的培訓機構會有乙個好的口碑，乙個培訓機構的口碑好，網路上的好評就意味著這個培訓機構的大部分學生在學習之後都能找到滿意的工作，這樣的培訓機構自然更靠譜。

其次，靠譜的培訓機構一般都有豐富的教師經驗，因為如果教師經驗不足，那麼他們就不能很好地理解講義中的知識，更不用說向學生傳授知識了。 另一方面，經驗豐富的教師可以將更多的工作經驗傳授給學生。

第三，靠譜的培訓機構的教學內容是隨著企業的需求不斷更新的，因為大資料的技術會不斷更新，如果培訓機構不經常調查企業的需求，調整課程內容，那麼它就會過時，學生在學習過時的技術後就不容易找到工作。 因此，培訓機構的課程內容必須符合企業的需求。

第四，培訓機構的專案會更多，因為企業在招聘大資料人才時會更加注重動手能力，而培訓機構的實際專案實踐則為學生提供了動手實踐的機會，增加了學生的專案經驗。

最後，可靠的培訓會有更多的就業服務，因為大家報名參加培訓班主要是為了就業，所以可靠的培訓機構會更加注重就業服務，幫助學生盡快找到工作。

綜上所述，大資料是值得學習的，只要選擇一家靠譜的培訓機構。

如果沒有基礎，建議先學習基本的東西，先選擇一家大資料培訓機構了解口碑情況，除了口碑之外，還要看機構的師資、課程體系、就業資訊、費用等，多比較幾家機構，希望大家能盡快學會。

大資料相關技術仍然困難重重，但隨著大資料領域生態系統的逐步完善，大資料技術也逐漸從研發領域向應用領域過渡，因此對於零基礎學習者來說，他們也可以找到自己的切入點。

目前，大資料領域的職位包括大資料平台研發、大資料應用開發、大資料分析和大資料運維等，這些崗位也有很多細分崗位，以大資料運維崗位為例，涉及資料採集、資料整理、資料儲存、 資料傳輸、大資料平台部署、大資料平台維護等崗位，學習這些崗位的相關知識對於初學者的基礎沒有太多要求。

他的資料比現在的系統開發要困難得多。

因為資料中雜亂無章的東西太多了，而且不像開發那樣有紀律，所以如果你想學習大資料，那麼你應該確定自己想要開發的方向，比如資料處理、資料探勘，或者是資料相關的軟體開發。

在這些不同方向上使用的技術也不同。

能學就學，關鍵是大資料社會也需要基礎。