大數(shù)據(jù)培訓(xùn)出來(lái)好就業(yè)嗎

　　關(guān)于大數(shù)據(jù)目前公眾的普遍認(rèn)知停留在概念定義上，知道大數(shù)據(jù)有用、知曉大數(shù)據(jù)的應(yīng)用廣泛卻未必知道大數(shù)據(jù)師工作職責(zé)和從業(yè)流程，甚至不少人是在完全0認(rèn)知的情況下轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)的，只是因?yàn)閸徫还べY高、具有極大的吸引力。那么，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)出來(lái)好就業(yè)嗎?

　　先來(lái)看一下現(xiàn)在我國(guó)的行業(yè)現(xiàn)狀，人們將當(dāng)下成為it時(shí)代，而關(guān)于未來(lái)，許多網(wǎng)絡(luò)巨頭紛紛表示必然是dt時(shí)代，也就是data technology、也就是數(shù)據(jù)科技時(shí)代，由此可見(jiàn)數(shù)據(jù)是十分之重要的，要知道，現(xiàn)在有不少發(fā)達(dá)國(guó)家都將數(shù)據(jù)提升到國(guó)家的戰(zhàn)略發(fā)展層面，你說(shuō)它重要不重要。
 

　　在大數(shù)據(jù)價(jià)值意義很深遠(yuǎn)的情況下，如果從大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)畢業(yè)，完全掌握關(guān)于大數(shù)據(jù)從業(yè)的細(xì)節(jié)和技巧，那未來(lái)的就業(yè)會(huì)很輕松很簡(jiǎn)單，這是有經(jīng)過(guò)過(guò)去反復(fù)論證而得到的結(jié)果。當(dāng)然大數(shù)據(jù)分析的薪資還是挺高的，那是否每個(gè)加入大數(shù)據(jù)行業(yè)的人都能斬獲如此高薪?也未必，要看你在學(xué)習(xí)時(shí)是否有盡力，是否具備崗位從業(yè)的經(jīng)驗(yàn)儲(chǔ)備。具體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析課程涉及的內(nèi)容包含以下方面：

　　1、熟悉業(yè)務(wù)，要了解針對(duì)企業(yè)這次業(yè)務(wù)需要重點(diǎn)獲得的是什么數(shù)據(jù)，之后才能進(jìn)入下一步。

　　2、獲得數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲得不是簡(jiǎn)單的線下問(wèn)卷調(diào)查就可以的，要借助于現(xiàn)在的高科技，如python爬蟲(chóng)、網(wǎng)絡(luò)、信息等多元渠道獲得足夠量的數(shù)據(jù)集。

　　3、數(shù)據(jù)清洗，無(wú)效的、重復(fù)的數(shù)據(jù)都得剔除掉，保留有用的可以被分析的數(shù)據(jù)。

　　4、算法套入、數(shù)據(jù)分層建模，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、概率學(xué)等做分析，得到一個(gè)測(cè)算模型。

　　5、模型的反向評(píng)估，得到了模型后要將數(shù)據(jù)套入模型中看看是否完全符合，不符合就得重新執(zhí)行以上步驟，直到完全統(tǒng)一。

　　6、可視化結(jié)論得出，模型只對(duì)專業(yè)行家有價(jià)值，對(duì)非專業(yè)人士而言根本看不懂，所以需要用excel等方式展示不同變量間的關(guān)系，確保每個(gè)人都能看懂。

　　總的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的行業(yè)大環(huán)境不錯(cuò)，就業(yè)方向也多，有hadoop開(kāi)發(fā)、可視化工具開(kāi)發(fā)、信息構(gòu)架開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究、數(shù)據(jù)科學(xué)研究等等，而且不管朝哪個(gè)方向發(fā)展薪酬都高、潛力也大，但想要獲得高額的薪酬有前提條件，要確保自我的水平已經(jīng)達(dá)到了對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)才可以，所以具備大數(shù)據(jù)分析的專業(yè)能力是必要的。