一个26岁的年轻人转行做大数据是不是太晚了？

在这个人才短缺的时代，要把握时间，找到正确的方向，快速融入这个行业，肯定不是那么容易的，因为你要在各个方面仔细思考，才能开始行动。

当零经验进入时，肯定会需要工作技能、行业背景知识等多方面的投入，如果你有很强的沟通能力，能很好地维护人际关系，就更容易获得支持。

从零开始学习大数据开发后，你需要具备哪些东西？

理论+思想+工具+实践。

理论：数理统计原理简单，请熟悉。 一开始你不必知道太多，你需要知道抽样的原理，你可以使用常见的统计方法。 进一步针对工作和业务需求进行深入学习。

思路：这个比较重要，需要循序渐进地培养，应该有什么情况，用什么方法做统计分析？ 您希望从分析中得出什么结论？

工具：excel常用的统计公式，需要了解统计方法。 如果数据量较大，可以考虑学习SPSS，可以在更高层次上使用R。

练习：这是最重要的事情，试着从你身边的一些日常案例开始，发展你自己的洞察力。

现在还不算太晚，赶紧学习吧。 搜索：职业转变之家。

大数据产业是近几年才大力发展，国内的布局和发展还不是很成熟。

据国内权威机构统计，未来五年，我国对信息化人才的总需求量将高达1500万至2000万人。 以大数据分析为例，我国对大数据人才的需求正以每年20%的速度增长，每年新增需求近百万。

从就业方向来看，大数据人才的就业方向主要有三个：

1.大数据系统研发人才。

2.大数据应用开发人才。

3.大数据分析人才。

大数据业务流程有4个基本环节，分别是：业务理解、数据准备、数据挖掘和分析应用

大数据技术正在向各行各业扩散，大数据与云计算、人工智能、金融、医疗、物联网、公共服务等，创造了大量新的就业机会，大数据浪潮不仅开始席卷整个行业，首先功能、城市规划、安防执法也需要大数据的支持， 因此，大数据在各行各业都是一项通用技能，基本不用担心就业问题。

市场的供需关系决定了市场上的佼佼者，目前中国大数据领域的专业人才并不多，这就造就了一个大数据人才是最有前途的高薪产业之一，大数据分析、大数据开发等大数据人才将成为市场上人才短缺的局面， 发展前景良好，薪资不断上涨。

通过CDA，我了解到要成为一名优秀的数据分析师，应用数学、统计学和定量经济学的本科或硕士水平的数学背景是必不可少的。 其次，作为数据分析师，需要熟练掌握至少一种数据分析软件，如SPSS、statistic、eViews、SAS等，至少能使用ACESS进行数据库开发，掌握至少一种数学软件如Matalab、Mathmatics构建新模型，并掌握至少一种编程语言。 此外，如果你想成为一名优秀的数据分析师，还必须考虑数据分析的应用，这需要学习专业本身，并补充一些其他应用领域的知识，如市场营销、经济统计等。

简而言之，一个好的数据分析师不应该在业务、管理、分析、工具和设计方面落后。

大数据还是比较技术性的，还是要看你以前做过什么样的工作，如果也是编程或者开发，这种技术岗位比较合适。 如果你完全不懂技术，没有接触过大数据行业，还是不建议你转行。 因为发展会更加困难。

大数据分析在市场上一直供不应求，公司都是高薪招聘分析师，但还是很难招到合适的人才，前景很好，大数据的薪资普遍高于同级别的其他岗位，我们毕业的时候都在光环。

大数据的前景非常好，像大数据这样的专业在一线城市还是比较好的，教师可以跟上，而且就业的薪水也相当可观，学习大数据可以按路线图的顺序进行

未来大数据技术人才将不可或缺，学习大数据技术必然会成为一股经久不衰的浪潮。 对于大数据技术的学习，主要是为企业服务，为企业创造更大的价值，自身的价值也会增长。

对于那些想要学习真正的大数据技术的人来说，没有早晚，选择专业的学习方法更可靠。 不仅能学到扎实的理论知识，积累实践经验，而且有良好的敬业精神，让你早日掌握技术！

我24岁转行做网络，刚毕业，你还觉得自己迟到了吗？

不可行。 大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，越早进入这个行业，就能越快积累相关工作经验和对行业的深刻理解，如果你想转行做大数据，现在肯定是越快越好，目前国内互联网发展的现状， 不建议人们从中年0转行做大数据。原因如下：

一是大数据技术体系的发展尚未完全成熟，为了向大数据换取高薪，学习技术和体力的竞争是小鲜肉无法比拟的。

其次，虽然现在是大数据最发达的时期，但最好从0开始进入这个行业，家庭知识、工作、社会关系等都会成为影响你学习的因素，而能否消除这些因素，脚踏实地地学习才是最大的问题。

当前，国家大数据战略实施已进入落地关键期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、大数据安全管理和法律监管进入关键阶段。 目前，整个IT行业对大数据人才的需求还是比较大的，近年来相关方向的研究生就业形势还是比较好的。

你可以从头开始学习

在大数据时代，对从业者素质的要求越来越高，因为数据处理越来越复杂，对数据人才的竞争越来越激烈，很多大公司都在寻找尖端人才。 此外，从国防金融，到物流、购物、医疗、交通，这些都与生活息息相关，越来越需要大数据的支持。

大数据技术是一门交叉学科：统计学、数学和计算机科学是三大支撑学科; 生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和扩展的学科。

此外，还需要学习数据采集、分析、处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等，知识结构是具有两专多能力（专业知识和数据思维）的跨界人才。

学习大数据有一定的难度，但只要努力学习，就没有那么难，需要有很强的学习毅力。

数据产业的每一个环节都需要专业人才来完成，因此需要培养和打造一支掌握数据技术、懂管理、有数据应用经验的专业数据建设团队。 目前，数据相关人才的匮乏严重阻碍了数据市场的发展。 数据分析岗位需要能够综合控制数学、统计学、数据分析、机器学习、自然语言处理的跨学科人才。

未来，数据分析领域将出现100万左右的人才缺口，在各行业，数据分析领域的高端人才将成为热门人才，涵盖数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据背景开发工程师、算法工程师等大数据方向。 因此，高校和企业要共同耕耘、挖掘。 目前最大的问题是，很多高校缺乏大数据，所以有大数据的企业应该和学校一起培养人才数据分析人才。

全球CDA持有者秉持先进商业数据分析的新理念，遵循CDA职业道德与行为准则的新规范，充分发挥其数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济可持续发展。

大数据是一种数据集合，在采集、存储、管理和分析方面远远超出了传统数据库软件工具的能力。 它具有四个特点：数据规模大、数据流快、数据类型多样、价值密度低。 现在美团、**、微博等平台都在使用大数据技术，所以大数据行业的前景非常好，很多人都想转战大数据。

那么大数据训练可靠吗？ 值得学习吗？

市面上的培训机构很多，有的靠谱，有的不靠谱，培训机构是否值得学习，需要从口碑、师资、课程内容、项目资源、就业服务等方面自行评估。

首先，一个靠谱的培训机构会有一个好的口碑，一个培训机构的口碑好，网络上的好评就意味着这个培训机构的大部分学生在学习之后都能找到满意的工作，这样的培训机构自然更靠谱。

其次，靠谱的培训机构一般都有丰富的教师经验，因为如果教师经验不足，那么他们就不能很好地理解讲义中的知识，更不用说向学生传授知识了。 另一方面，经验丰富的教师可以将更多的工作经验传授给学生。

第三，靠谱的培训机构的教学内容是随着企业的需求不断更新的，因为大数据的技术会不断更新，如果培训机构不经常调查企业的需求，调整课程内容，那么它就会过时，学生在学习过时的技术后就不容易找到工作。 因此，培训机构的课程内容必须符合企业的需求。

第四，培训机构的项目会更多，因为企业在招聘大数据人才时会更加注重动手能力，而培训机构的实际项目实践则为学生提供了动手实践的机会，增加了学生的项目经验。

最后，可靠的培训会有更多的就业服务，因为大家报名参加培训班主要是为了就业，所以可靠的培训机构会更加注重就业服务，帮助学生尽快找到工作。

综上所述，大数据是值得学习的，只要选择一家靠谱的培训机构。

如果没有基础，建议先学习基本的东西，先选择一家大数据培训机构了解口碑情况，除了口碑之外，还要看机构的师资、课程体系、就业信息、费用等，多比较几家机构，希望大家能尽快学会。

大数据相关技术仍然困难重重，但随着大数据领域生态系统的逐步完善，大数据技术也逐渐从研发领域向应用领域过渡，因此对于零基础学习者来说，他们也可以找到自己的切入点。

目前，大数据领域的职位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等，这些岗位也有很多细分岗位，以大数据运维岗位为例，涉及数据采集、数据整理、数据存储、 数据传输、大数据平台部署、大数据平台维护等岗位，学习这些岗位的相关知识对于初学者的基础没有太多要求。

他的数据比现在的系统开发要困难得多。

因为数据中杂乱无章的东西太多了，而且不像开发那样有纪律，所以如果你想学习大数据，那么你应该确定自己想要开发的方向，比如数据处理、数据挖掘，或者是数据相关的软件开发。

在这些不同方向上使用的技术也不同。

能学就学，关键是大数据社会也需要基础。