计算机大数据,北京计算机公司大数据是干啥工作?
大数据从事的是开源工作,更倾向于“研发”,由于大数据属新兴领域,专业人才比较缺乏,高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易,职业发展潜力巨大。

大数据职业发展的方向:大数据开发、数据分析挖掘
大数据开发
主要负责大数据的大数据挖掘,数据清洗的发展,数据建模工作。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
大数据分析师
一种偏向产品和运营,更加注重业务,主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等;
另一种则更注重数据挖掘技术,门槛较高,需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。
学统计的想转行到大数据?
学统计的转行大数据既有优势也有一定劣势。首先,统计专业的从业人员基本都比较擅长建模, 大多数情况下,由于获取数据困难,比如临床实验结果数据,统计建模一般要在了解数据的基础上做出各种先验假设。而大数据方向的主要问题在于如何快速处理海量数据,而最终进行数据挖掘时并不需要进行大量建模,比如可以通过简单的数数(通过数落在每个网格里的数目)就能得到接近真实的数据分布。由于数据量较大,无法单机处理,一般需要依赖分布式系统来进行数据的存储和计算。统计专业的从业人员大部分都比较精通R或者SAS,而大数据方向需要掌握编程语言如python,一些分布式系统和工具,如HDFS, Mapreduce, Spark等等,以及精通数据库查询。无论是统计建模还是大数据挖掘,本质上都想通过数据来得到更多有用信息来支持业务和商业决策等等,所以都需要对业务逻辑比较清晰,才能更好的定义问题,进而从数据中得到问题的答案。
你觉得计算机科学与技术软件工程物联网大数据有什么区别?
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。
计算机科学与技术专业是比较传统的计算机专业之一,特点是注重基础知识结构的构建,毕业生往往有较为全面的知识结构,未来的就业面也会相对更广一些,目前很多IT行业的技术研发人员都是该专业毕业的。如果未来有明确的读研计划,可以重点考虑一下计算机科学与技术专业,在考研的具体方向上也有比较大的选择空间。
软件工程专业比较注重学生动手实践能力的培养,相对于计算机科学与技术专业来说,软件工程专业的知识结构也有所调整,会增加一部分关于软件项目管理方面的课程,更偏向于软件方面的知识。软件工程专业近些年来的就业情况非常不错,这与当前软件行业的快速发展有较为直接的关系。如果在本科毕业之后就想参加工作,那么可以重点关注一下软件工程专业。
物联网专业的知识结构分为三大部分,其一是计算机硬件知识;其二是软件开发知识;其三是网络知识,由于早期物联网领域的产业规模相对较小,所以物联网专业的就业情况一直不算特别理想,很多毕业生会选择软件开发领域的相关岗位。物联网专业算是一个交叉学科,学生需要学习的知识面相对比较广,所以学习压力也相对比较大,如果想获得较好的就业岗位,应该考虑读一下研究生。随着5G通信的落地应用,物联网未来的发展前景将非常广阔,所以目前物联网专业也是热门专业之一。
大数据专业是新开设的专业之一,大数据专业在知识结构上与其他传统计算机专业的差别还是比较明显的,重点增加了统计学相关知识,同时还会增加一些行业领域的专业知识,比如经济学、社会学、医学等,不同高校会根据自身的实际情况来设置具体的课程体系。目前大数据领域的岗位正在逐渐增加,尤其是大数据开发岗位,目前的招聘数量还是比较大的,所以如果学习能力比较强,可以重点考虑一下大数据专业。
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!
计算机专业软件工程电子信息专业大数据专业?
学软件开发?那可不是闹着玩的。不从事这一行的永远不知道这行的艰辛,还咋巴着小眼睛问编程好不好学?
不知道LZ看没看过圣斗士星矢这部动漫,首先你得问问自己,想学编程,你有没有像星矢一样持之以恒百折不挠一步一个脚印忍受常人无法想象的困难和痛苦的品质,没有?你说我开玩笑逗你,那好,下面的不用看了,因为你确实不适合学。
如果你只想着挣大钱,劝你别碰这行,一句话,别来找虐。为什么?你看到的手机APP,各种应用,要想开发出来,不知道需要多少种技术。拿最常见的网站开发,需要后台数据库mysql,数据格式json,xml,各种网络协议,还有网站开发语言PHP, JSP,ASP.NET,等等不下十几种技术。而每一种技术都是一本厚厚的五六百页的书,需要最少一年多时间掌握一门技术。最要命的,每种技术互不交叉还跨度很大,每种技术都有自己的设计理念和很多很多“天坑”在等着你攻克,你问问你自己,你有这个恒心和意志力天天捧着本大部头的书天天看,天天上机操作学吗?你说有,那好,你看电视上那些富二代天天潇洒地到处游玩泡妞基本于你无缘了,因为你根本就没时间,谈个恋爱都困难,还想打网游玩王者?那算了,你还是别碰这行了,别耽误你玩游戏享受生活了。
程序员加班很恐怖,工作制通常是996,即早9晚9周六还要上班,晚9下班还是早的,一般到晚上十点。你想那时夜深人静了人家都休息抱着老婆孩子睡觉了,你还在工作中,是不是很崩溃?
第2,程序员耗脑太严重。工作中需要十几个小时大脑不停地运转。需要设计算法,不断地把代码改来改去来适应客户一天几变的需求。很多功能没有现成的解决方案,还经常遇到一些天书一样的疑难问题,bug,实际工作中突发状况千奇百怪,你可能见都没见过的bug,崩溃,需要一点一点查几万行的log日志。而且也需要百度,google,英文论坛寻求帮助,理解错误信息是什么意思。所以英文不好的没耐心的还是算了吧,不适合这行。
第3. 程序开发首先是非常难学的,任何一门编程语言都有自己独到的思想,概念设计,很多情况下一门语言与另一门语言没有多大关系,知识经验无法串用。而且工作中你还不得不用到这些技术你不得不去学。而且程序技术日新月异,新类库新SDK每天都会推出,你需要日复一日不断地学习新技术。如最新视频解码技术,游戏引擎等等,而这些新技术可是国内没有书和任何资料的,需要你到英文官方网站去找实例看文档去学,更要命的,新的技术和老的还没太大关联,你得重头去学。而且老板急赶项目不会给你什么时间,一般三天就是极限了,你需要这么短的时间快速掌握一项新技术...
综上,你明白程序员为什么总要加班了吧,也知道这行不是人干的吧。为什么说程序员干到三十干不动。很简单,以这种消磨人生所有时间状态,你生命中只有加班加班工作工作学习学习,你将不能顾家不能跟朋友聚会不能再有自己一点点休闲时间,更别说谈女朋友恋爱了,以这种状态你能坚持到三十岁?我想那简直是个奇迹了
大数据管理与应用专业新生在开学前可以看什么书?
2022年高考录取依旧在进行中,笔者记得在高考志愿填报的那一周时间内,有考生及家长将大数据管理与应用专业当作计算机类专业大量填报,将这个专业作为自己高考计算机类专业志愿的主力,后咨询笔者后才发现,这专业并不属于计算机大类下,而是管理学门类下的一个本科专业。
大数据管理与应用是管理学门类、管理科学与工程大类下的一个特设专业,该专业在2017年才通过教育部备案设立,属于一个新的本科专业,今年才有首届本科毕业生,学生毕业时授予的时管理学学士学位。从这个专业的简要介绍中我们也许可以发现,这专业是偏重于管理类知识的学习,而并非计算机类知识。
专业课程安排实例分析我们来看一个实例,笔者以重庆的重庆理工大学的大数据管理与应用专业为例进行说明。重庆理工大学的大数据管理与应用专业于2020年经教育部备案审批设立,该专业以培养能够胜任大数据管理、大数据分析以及大数据应用开发的“懂数据、懂技术、懂业务、懂管理”的复合型人才。我们先来看看重庆理工大学给该专业设置的专业课程安排是怎么样的?
学科基础课程:大数据管理与应用导论、管理学、会计学、经济学、运筹学、概率论与数理统计等。另外安排有计算机基本技能训练、程序设计基础课程设计等实践课。
专业基础课程:数据结构、大数据技术原理、数据库原理与应用、管理统计学数据挖掘技术、LINUX基础与应用等。
专业核心课程:数据采集与管理、商业数据分析、数据可视化技术、数据安全与治理、商务智能及应用、大数据应用系统设计。
专业方向课程:这部分属于选修课程,并不全部学习。有人工智能导论、信息管理与系统建模、电子商务、企业大数据管理、推荐系统导论、大数据营销与管理、网络前沿安全技术、深度学习导论、区块链技术、智能交互技术、云计算基础、多元系统分析及R语言建模、WEB前端设计、NOSQL数据库、IT项目管理等等。
专业实践课程:大数据技术原理与应用课程设计、数据库原理及应用课程设计、商业数据分析课程设计、数据可视化综合实践、大数据管理毕业实习及毕业设计等。
从重庆理工大学的专业培养方案中我们可以发现,这个专业虽然是管理科学与工程学科为主管学科,但是和计算机科学与技术学科有着非常多的交叉,要从事大数据的管理与应用,那么对于大数据的认识与基本知识的具备非常有必要。
本科新生开学前的学习准备学生可以在开学前学习一下数据库的基本知识(MySQL)及编程语言(Python)肯定是有益的。其实,我们可以从专业方向的选修课程里发掘几个自己感兴趣的课程来提前了解,为后续自己的学习及专业方向奠定基础。通过对专业方向课程的广泛认识,以方便自己未来在专业学习中确定具体的方向,可以起到事半功倍的效果。
当然,作为刚被录取的高考生,对这些的了解毕竟是肤浅的,如果能通过学校的校友群或者本专业的学兄、学姐们那了解本专业学习的注意事项,专业方向课程的安排及各自的特点等,这样更有利于自己的后续学习与选择,也也是减少自己的选择困难症的一个非常好的方法,不是吗?


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