大数据开发流程的主要步骤
大数据就业方向有哪些？
大数据就业方向有哪些？
大数据时代，很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。日前，在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。
“大数据”专业学什么？
方向一：数据挖掘、数据分析机器学习方向
方向二：大数据运维云计算方向
方向三：Hadoop大数据开发方向
精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！
“大数据”专业毕业以后干什么？
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
①目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。
②该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：
一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；
二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；
三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
大数据人才缺口达150万
各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000！
尽管目前有很多大数据工作者只是拥有一个本科学士学位，或者仅接受过简单的训练，但是在互联网时代，每天都有海量的数据信息产生，数据的处理变得越来越复杂，很多大公司已经在寻求拥有更高学历的高手来补充自己的实力
零基础能不能学大数据？大数据开发好学吗？
随着计算机和互联网技术的发展与普及，人们对大数据日益关心和重视，大数据技术也得到前所未有的研发和升级。
想做大数据开发的朋友，是一定要至少精通一门高级语言的。做大数据开发的一般在行业内叫做大数据工程师。你想，工程师是什么?是不是设计和构建房屋建筑的人?那将其概念嫁接大数据行业，就是指专门运用编程语言实现数据平台和数据管道开发，具备计算机编程能力的人。
零基础能参加大数据开发学习吗？
大数据开发工程师在大数据行业属于高精尖人才，他们必须具备高强的数据语言编程能力，同时还要谙熟于大数据的内在需求，和其他部门协调合作。所以说，各大企业对大数据开发工程师的能力要求是很高的，这就需要你潜心学习，打牢基础，才能在多变的工作环境中，以不变应万变。
大数据开发要怎么学
正是由于大数据开发的业务要求高，如果你有过做几年Java经验的人，想转行做大数据就比较容易。但如果你是零基础，建议你报个学习班。大数据开发工程师的人才需求量很大，又是妥妥的高薪阶层。由于国内只有很少的高等院校设置了大数据相关专业，在竞争压力如此巨大的社会中，不少高校毕业生都面临着就业危机。如何才能摆脱危机?我们需要攻其软肋，在人才极度匮乏的大数据行业找工作。
大数据开发相比于数据分析和挖掘来说，对编程基础要高一些，对于零基础学员也会比较困难。然，有道是“有志者事竟成”，用心学习大数据开发，每个人都会有所收获。