京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
最近后台很多准大一的小伙伴在问大数据分析专业的相关问题,大数据专业学起来很累吗?就业前景怎么样?今天咱们就重点回答一下相关问题。
先直接来结论:学习大数据专业是有一定难度,因为大数据是一个比较典型的交叉学科,涉及知识面比较广,而且也有一定的学习难度,所以选择学习大数据还是比较辛苦的。
但如果你是真心喜欢大数据,未来想在大数据行业有所沉淀,我相信你会发现大数据魅力,未来前景也是很光明。
今天咱们主要讲这3部分:
01
大数据专业学习情况
各类学校的课程开设情况还是很不一样的,我们发现不同层次学校的开课状况也不同。
985高校大数据专业上课现状:
大一课就很多简直就是高四,一周十多节课天天早八,睡不了几天午觉,因为下午第一节也总是有课。因为课多,作业也多,大一两个学期都在和数学分析作斗争,一旦有一点没听懂,之后想跟上就非常困难了。每章作业都是正反面满满的好几张作业纸。期末也需要刷很多的题,找很多模拟卷做。和高三真的没有什么区别。
而且那些编程语言的课比如Java,c++光是理解清楚就很难了,学操作基本靠上机课。在自己电脑上装软件装了好几天,装好了莫名其妙的bug还特别多。期末大作业是设计小游戏,虽然给了两周时间,还是熬了很多的夜改bug,准备应对老师的提问。在这期间发现编程语言老师能给你讲的只是冰山一角,实际操作有很大一部分都是要自己上网查的。所以一定要有比较强的检索信息能力和自学能力。
二本三本院校学习现状:
学校的人才培养方案的通病:定位不清晰,我们专业其实在人工智能方向钻研深入一些。至于大数据相关技术,不得不承认教得比较粗浅。这是源于大数据相关知识比较难,需要大量知识铺垫才能理解,加之现在掌握大数据技术的老师较少(至少我们学校),大家都是现学现卖,教学质量不能说好。这种情况下,只能自己找出路,从网上找资源自学。
02
大数据专业的就业前景:
社会对大数据专业人才需求量激增,如今大数据人才呈现爆发式发展与严重人才荒并存的尴尬景象,中国人工智能人才缺口超过500万,大数据人才缺口高达150万。人才少,但是企业对于人才的需求却丝毫不减。最近几年大数据也将会是未来最有发展前景的行业之一。
大数据技术与应用专业市场需求旺盛,对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师、数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等;
薪资上,大数据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。
目前,大到世界500强,BAT这样的公司,小到创业公司,他们都需求数据人才。所以学习大数据专业的前景和形势客观来说是很好的。
03
学习建议
可能还会有些人觉得自己担心学不学得来,这里给一些参考点,符合下面特征的,不管男女都是适合学习大数据专业。
1.数学要学好
大数据专业需要有一定的数学基础,通识课部分就设置了三门数学课,统计学,计算机。建议考入大数据专业的童鞋,可以看看一些入门课,客观评估自己的数学能力,同时看下上面“数据科学与大数据技术专业简介”,如果数学能力很差,会造成挂科过多、学习压力过大、就业困难等不良后果。
2.有耐心有毅力
大数据专业和计算机专业比较像,是注重实践的专业。学生需要独立编写程序,对程序进行修改与调试,需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。有耐心有毅力的学生显然更能坐得住,心浮气躁的学生则需要一番磨练才能成功。
3.提升自主学习能力
一般情况下,大数据专业无法向学生传授大数据核心技术之外的知识技能,如果学生需要进入全新领域去实习就业,就必须要迅速掌握新领域的相关知识。假如学生到金融行业从事数据挖掘工作,就必须对金融产品及用户有所了解。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19