大专部能学好大数据技术和应用吗？

是的。 大数据技术领域主要岗位集中在数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等领域，对人才需求量较大的岗位包括大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等。

对于大专生的知识结构来说，从大数据运维开始学习是一个比较现实的选择。 大数据运维的学习内容包括操作系统、计算机网络、服务器安装、配置、调试等，大数据运维需要较强的动手能力，需要通过大量实践逐步掌握相关知识结构。

喜不喜欢由你决定，这些是目前最流行的技术，你拥有的经验越多，它就越受欢迎。 这些技术更理性地思考和实际操作。 这不是那种你可以通过记忆来学习的东西。

你的逻辑思维比较好，建议选择这两种技巧。 建议大家去Chacha找这些免费**资料学习一段时间，看看能不能消化吸收，如果不超过自己的理解范围可以学习，如果觉得学习比较枯燥和不舒服，建议不要学习， 让你无法消化它，白白浪费时间和经验。

专业：数据科学与大数据技术。

大数据专业。 大数据专业未来的发展前景非常广阔，因为大数据产业的产业链涉及很多环节，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据应用等，所以大数据领域的就业岗位也比较丰富，其中数据整理和数据分析相关岗位还是比较适合女生的。

大数据行业已经对各行各业产生了影响。 也可以进入银行、电信、电力、交通等企事业单位，**、信息产业部门从事大数据相关工作，可以说就业方向不受限制。

大数据技术与应用研究方向：

是结合大数据分析、挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术的“互联网+”前沿技术专业。

本专业旨在培养学生系统地掌握数据管理和数据挖掘方法，成为具有大数据分析处理、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、数据产品可视化展示分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据工作者可以发挥广泛的领域，从国防部、互联网创业公司到金融机构，处处都需要大数据项目以创新为驱动。

数据分析或数据处理职位的薪水也很高，入门级数据科学家在硅谷已经赚了六位数（美元）。

大数据技术与应用专业属于前沿科技专业。 目前，全国各高校和职业院校陆续开始重点开展大数据专业建设，申请大数据专业。

对于数据分析师来说，在深圳发展是一个不错的选择，其次是北京和上海。 数据分析领域的大量工作机会集中在北京、上海、广州、深圳和杭州。

我也是大专生，专业是大数据，英语不好，家里人也反对我学这个专业。 但我认为这个职业非常有前途和市场。 在这样的技术职业中，只要你出手，你就会知道有没有。

所以，还是要好好学习的，而且不局限于高校的课程，可以自己去上学。 其实只要努力，没有什么是学不到的。

你好，这个专业还是很受欢迎的，学得好就能找到工作。 只要你学得好，你就能找到工作，但前提是你学得好。

大数据是一种规模庞大，在采集、管理、分析等方面远远超出传统数据库软件工具能力的数据采集，具有数据规模大、数据流快、数据类型多样、价值密度低四个特点。 如果把大数据比作一个行业，那么这个行业实现盈利的关键是提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。

从技术角度来看，大数据和云计算之间的关系就像同一枚硬币的正面和反面一样密不可分。大数据不一定由一台计算机处理，必须采用分布式架构。 它的特点是海量数据的分布式数据挖掘，但必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

随着云时代的到来，人们对大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为，大数据往往被用来描述一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。 大数据分析通常与云计算相关联，因为对大型数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架。

十台、数百台甚至数千台计算机分配工作。

大数据需要特殊的技术来有效地处理大量数据，从而可以容忍经过的时间。 大数据技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据系统、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。

现在我们已经进入了大数据时代，哈佛大学社会学教授加里·金（Gary King）说：“这是一场革命，巨大的数据资源使量化过程在所有领域都开始了，无论是学术界、商业界，还是**，所有领域都将启动这一过程。 ”

物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供可靠的资源，而大数据也推动了物联网的发展。 举个例子：在汽车中连接传感器，结合大数据和分析，实际上可以在汽车可能发生故障之前发生。

这个过程不仅会通知驾驶员，而且他们的车辆可能会在维修前发生故障，这可以支持汽车制造商调查潜在缺陷并改进未来的车型。

首先，大数据作为一门跨学科学科，涉及数学、统计学、计算机科学等学科的知识，确实比单一学科更难。 同时，作为一门新兴的科技学科，很多人对大数据的了解不够，担心学习起来会很困难。

但其实人与人之间差异并不难，比如每年去学习热门计算机专业的人还是那么多，归根结底是因为这个专业值得，出来之后的薪资可以值得现阶段花时间和精力去学习。

大数据技术和应用专业也是如此，现在可以说还处于基础发展阶段，随着5G和物联网的加入，大景遥数据将迎来更大的爆发，对人才的需求也将增加。 大数据的前景是好的。

至于学难不难的问题，系统的课程规划和专业的老师指导，再加上自己的努力，并没有很多人想象的那么难。

什么专业更适合你，更取决于你的个人情况是否合适。

其实我个人认为它不属于理工科，而是属于文科。

如果是统一招生专业，建议可以申请文科或理工科专业。

例如，如果是男生，工程专业可能会更好，至少不用担心将来会失去工作。

如果是女生，一般是师范专业比较好，管理专业可以差。

打字不容易，对不起，谢谢。

对于大专生来说，学习大数据是可行的。 大数据是一个新兴领域，主要涉及分析和处理海量数据以获得有用的信息。 因此，即使是大专生也可以通过学习相关课程来获得必要的基础知识，并在实践中加强这些知识。

此外，你也可以尝试一些**课程或实习，以加强你对大数据领域的理解。 总之，如果有志愿者学习大数据，即使是大专生也能成功实现这个目标。

专业化的大数据技术有利于就业，介绍如下：

大数据对大学生有好处。

由于大数据是IT行业的热门项目，因此各雇主对大数据相关人才的需求特别大。 相关统计数据显示，未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有30万左右。 因此，相较于其他岗位的饱和，大数据在蓝海中，学习大数据相关知识可以赶上大数据的热潮，满足各类用人单位的工作需求。

其次，由于大数据人才缺口较大，大数据相关岗位员工的薪酬比其他岗位更理想。

我们以大数据开发工程师为参考，从我们过去半年的就业数据来看，大数据工程师在工资低于8k的学生中仅占2%，其他学生毕业后的起薪在8k以上，而工资在1w以上的学生居多。

这些数学基础更有利于学习大数据。

概率论和数理统计。

在大数据开发的研究中，条件概率和独立性、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析和回归分析、随机过程（尤其是马尔可夫）、参数估计、贝叶斯理论等基本概念都可以起到很好的帮助作用。

在大数据分析的学习方向上，多维随机变量及其分布、贝叶斯定理、条件随机场CRF、隐式马尔可夫模型、N-gram等都可以起到一定的帮助作用。

线性代数。 在大数据开发的学习方向上，矩阵、转置、秩块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值和特征向量密切相关。

在大数据分析方向，矩阵分解、奇异值分解SVD、PCA、NMF、MF等，也可以适当学习和掌握。

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、环境科学和管理学是应该被镇上接受的延伸学科，有很多课程需要学习。

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。 大数据工作：

1.大数据系统架构师。

大数据平台建设、系统设计、基础设施建设。

技能：计算机体系结构、网络体系结构、编程范式、文件系统、分布式并行处理等。

2、大数据系统分析师。

大数据技术用于数据安全生命周期管理、分析和实际行业领域的应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、Hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。