随着着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。投资分析师卓越团队感觉，大数据(Bigdata)一般用以叙述一个公司铸就的许多非结构性数据和半结构性数据，这类数据在一键下载到关系型数据库用于分析情况下开销过多时间和金钱。大数据分析常和大数据技术联系到一起，因为及时的大中小型数据集分析务必像MapReduce一样的构架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作上。
应届大学生
缺乏工作经验和技能，对未来没有明确的规划，对就业前景的了解也不清晰，致使很多大学生在进入社会后屡屡碰壁。而通过学习新技能入行大数据，能够让应届大学生具备的上升空间，而且，大数据的未来发展前景也非常不错。
传统行业的从业者
由于目前工作待遇不理想，上升空间有限或已进入职业瓶颈期，想要实现薪资、福利上的突破对于很多传统行业的从业者而言，已经显得很不现实。而大数据的出现，就为这些从业者提供了一个比较好的方向，毕竟人才需求量非常大。
IT领域的从业者
具备IT行业的工作经验，又有着相关知识的储备，入行大数据将非常的。目前，已经有很多具备编程基础的从业者进入到了大数据行业。凭借自身的经验，及对大数据的理解，他们已经逐渐的成为了大数据领域的大咖级人物。
我们为什么要学大数据?
就目前而言，大数据越来越流行了，我们不管在各行各业都能够接触到数据，并且现在有很多的企业已经积累了大量的数据。就目前而言，很多人开始朝向大数据分析和大数据开发两个方向发展了。我们如果要在这个信息时代发展的时候，需要我们与时俱进。随着需求稳步增长，依然低迷，数据分析专家越来越多地得到报酬。大数据还能够帮助我们开发新的收入来源。我们可以分析并将好的数据信息用于良好用途，你可以轻松识别新的和未开发的创收流。这是通过增加收入来丰富你的生活的方式之一。在印度，像现在这样，数据分析人士的平均支付比其他IT人士的平均水平高出50%。
大数据工程师是主要做什么?
用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。在应用方面，把数据可视化等。”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出的商业决策。
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