在大数据行业工作两年是怎样一种体验

在大数据行业工作两年是怎样一种体验写在前面今年广州的初夏在经历了大雨的洗礼之后，一切都变得更加明朗起来，新的工作，新的人和事。懒惰... 在大数据行业工作两年是怎样一种体验写在前面今年广州的初夏在经历了大雨的洗礼之后，一切都变得更加明朗起来，新的工作，新的人和事。

可能工作一两年之后，从岗位本身就已经学不到什么额外的工作知识了。主要的工作内容技术含量不是特别高，技能性的更多的是一些可以简单上手的东西，而且做的时间长了，在这些技能性的事情上得到的积累并不是很多。

大数据开发是一项需要扎实的技术功底和数学基础的工作，无论是男生还是女生，都需要付出一定的努力和学习才能掌握相关的知识和技能。因此，从这个角度来看，大数据开发本身可能会有一定的挑战和压力，可能会让人感到累。然而，是否感到累还取决于个人的兴趣、能力和工作环境等多种因素。

目前，大数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。可以看出，大数据分析在各行业算是通吃的技能 ，基本不用担心就业问题。大数据人才市场的平均待遇可以说是明显的阶层化分布——硕士以上21K，本科以上为16K，本科以下9K。

大数据好就业吗

1、薪资待遇高：大数据人才薪资处于较高水平。1万元以下占比36%，1-2万元占比364%，2万以上占比277%。行业发展前景好：根据《十四五大数据产业发展规划》，到2025年大数据产业规模将突破3万亿元，年均复合增长率25%左右。大数据在经济社会数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强。

2、大数据专业的就业前景非常好，因为目前大数据行业正处于快速发展阶段，市场需求大而供给不足，所以有很多就业机会。大数据专业毕业生可以从事多个领域的工作，包括数据挖掘、数据分析、数据工程师、数据科学家等，这些领域都是目前市场需求大、薪资较高的职业。

3、学大数据好就业，是很好找工作的，就业方向比较多，比如大数据开发、大数据分析、系统研发烟可以从事的岗位有大数据开发工程师、大数据分析师、大数据系统研发工程师等。因此，该专业的就业方向多，前景也是十分光明的。

大数据开发难不难学?

1、不难学的，大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。

2、不难学，学习大数据确实具有一定的门槛要求，因为大数据本身就是建立在数学、统计学、计算机、经济学、社会学等诸多学科之上的交叉型学科，对于不同的初学者来说，在学习大数据的时候，要根据自身的实际情况来选择切入点，不同的切入点也有不同的门槛要求。

3、大数据开发的技术门槛很高，当然不是随便的人随便学一学就能够学会的，但是难不难毕竟是一种个人体验，你可以在网上找一些Java基础的学习资料，先尝试一下。

4、大数据开发当然不是一个容易的事情，他的难度和Java开发是一样的。可不是随便的人随便学一学就能够学成的。

5、大数据专业相对来说还是有一定难度的，毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的如果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易，会比非计算机专业的人士好很多，但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数据，难度还是很高的。

数据分析师的工作规范是什么?

1、大数据采集（爬虫和数据仓库） 验证大数据 数据清理（缺失值、异常值、垃圾、标准化、重复记录、特殊值、合并数据集） 使用Python读取CSV或TXT文件，易于操作数据文件（I/O和文件字符串处理，逗号分隔） 抽样（大数据。随机性是关键。

2、工作包括临时工作和日常工作。对于一次性和临时需求基本上没有规则，只能由初级分析师总结。对于常规事件，我们可以以自动化的形式进行此操作。例如，我们可以编写一个程序来总结事件后的上午，并将结果发送给业务人员，这将解放数据分析师。

3、数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结并指导实际工作和生活。（1）获取数据 获取相关的数据，是数据分析的前提。（2）数据处理 获取数据，把数据处理成自己想要的东西。（3）形成报告 把数据分析的结果可视化，展现出来。

4、按照开发需求建立数据分析方法及标准，建立完整的指标体。 负责数据模型的开发维护并撰写技术报告。 负责数据报表的建立，根据用户反馈不断优化产品功能。 负责撰写规范的产品开发文档并妥善保存，撰写产品功能清单及使用手册。 完成公司交办的其他相关工作。

5、收集数据并建立基础设施 也许分析师工作中最具技术性的方面就是收集数据本身。这意味着要与网络开发人员合作，优化数据收集。简化这种数据收集是数据分析师的关键。他们致力于开发可以自动化和容易修改的例程，以便在其他领域进行重用。