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
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20