大家好，关于为什么感觉大数据很难，但还有很多人学很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于为啥不建议学大数据的知识，希望对各位有所帮助！
本文目录
大数据行业，本科报统计学还是报大数据技术专业，老师指点下可以吗
想入行大数据，大学可以学习大数据专业
大数据专业
1、数据科学与大数据技术专业
本科专业，简称数据科学或大数据。
学制四年，授予工学学位或理学学位。
旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。
2、大数据技术与应用专业
高职院校专业。
学制四年，授予工学学位或理学学位。
旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
相关专业名称：
大数据管理与应用、大数据采集与应用等。
大数据专业强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。
初中毕业学习大数据好吗前景怎样
我很想知道那些说可以的都是什么心态，我的妈呀，太可怕了，你们学过吗？你们是真的初中毕业就学会了吗？还是你们真的学完就找到工作了？！
奉劝各位一句话：保护祖国的未来人人有责！
初中毕业，学不了大数据，这话可能对你有点打击，但这是真的，不要做无谓的付出！作为一个本科毕业的人，对于学习大数据都是有难度的。
而且你可以翻看现在的招聘平台，招大数据工程师的都是至少本科毕业，还有很多是需要研究生毕业以上的。
想要学习大数据，至少精通一门编程语言，要对高等数学、线性代数、概率论、统计学等等基础学科都要有一定的了解，这些只是基础入门阶段，想想这些坎，我相信大多数初中毕业的学生都很难过去。
如果真的对大数据感兴趣，而不是单纯的因为前景好想要学习，还是乖乖上高中上大学吧，好好学习，才是现在你正确的做法。
但如果你就是不想学习了，不想上学了，谁都不能强迫你，路是自己选的，要对自己负责，选择要慎重！
以上就是来自过来人的肺腑之言啊！
为什么感觉大数据很难，但还有很多人学
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，从大的发展趋势来看，未来大数据的应用前景还是非常广阔的，随着越来越多的企业纷纷实现业务云端化，大数据的应用场景在不断增加，所以未来大数据领域的人才需求量也会持续攀升，不仅IT（互联网）行业需要大量的大数据人才，传统行业也需要大数据人才，所以当前不论是学生还是职场人，学习大数据技术都是有一定必要的。
大数据之所以受到广泛的关注，除了大数据领域有更多的就业机会之外，还有以下三方面原因：
第一：大数据自身的价值空间比较大。大数据之所以能够受到广泛的关注，一个重要的原因是大数据自身的价值空间非常大，基于大数据可以打造出大量的产业生态，所以大数据本身的带动效应会非常明显。在互联网逐渐从消费端向产业端过渡的过程中，互联网的巨大价值必然会需要一个承载体，而大数据很有可能会承担这个角色。
第二：大数据领域的创新、创业机会比较多。当前大数据领域的创新、创业机会还是比较多的，随着大数据被列入到“新基建计划”，未来大数据领域将汇集大量的社会资源，这也会全面促进大数据的发展。
第三：大数据与物联网、人工智能等技术关系紧密。大数据是物联网发展的必然产物，同时大数据也是人工智能的重要基础，所以在5G时代和工业互联网时代，大数据的地位将进一步得到巩固和发展。
虽然大数据技术有一定的难度，但是大数据的学习切入点也很多，初学者可以根据自身的知识结构来选择学习方向，对于职场人来说，也可以结合自身的岗位需要来制定大数据学习计划。从大数据的技术体系结构来看，当前可以按照三个大的方向来制定学习计划，分别是大数据开发、大数据分析和大数据运维。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
零基础学大数据能学会吗
大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。
数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说，只要经过一个系统的学习过程，往往也能够熟练地进行统计分析。
机器学习是另一种比较常见的数据分析方式，机器学习的目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。机器学习的步骤分为数据采集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，可以说机器学习的重点在算法设计上。从这个角度来看，机器学习也需要具备扎实的数学基础。通常来说，机器学习分为两个阶段，分别是学习阶段和识别阶段，学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则是对未知数据的鉴别（分类等）。
随着大数据的落地应用，在大数据领域进行数据分析的难度也在逐渐下降，比如BI工具就能够明显降低数据分析的门槛。BI工具通常需要学习一些数据库方面的知识，而数据库知识的难度相对来说并不大，这在一定程度上促进了BI工具的使用。
目前，场景数据分析是一个数据分析的重点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析对于行业知识有一定的要求。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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好了，关于为什么感觉大数据很难，但还有很多人学和为啥不建议学大数据的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！