数据分析学到哪一步能就业 大数据就业方向有哪些？
大数据就业方向有哪些？
大数据时代，很多学校都开办了大数据相关的专业和课程。日前，在教育部能查到的高校再新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功了申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。
“大数据”专业学什么？
方向一：数据挖掘、数据分析机器学习方向
方向二：大数据运维云计算方向
方向三：Hadoop大数据开发方向
全精通任何方向之一者，均会“前（钱）”途无上。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪早就提升了8K以上，工作1年月薪可都没有达到1.2W以上，本身2-3年工作经验的hadoop人才年薪也可以至少30万—50万，一般要大数据处理的公司基本是大都大公司，所以才学大数据专业又是进大公司的捷径！
“大数据”专业毕业以后干什么？
实际上，大数据工作者可以不施展拳脚的领域更加越来越广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处是需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也相当丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入巳经是6位数了(美元)。
①目前全国类别繁多高校、高职院校已陆续又开始不断地大数据专业建设发起想研究并再申报大数据专业。另外中间交叉型学科，大数据的去相关课程牵涉数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也指出培养训练具高多学科交叉能力的大数据人才。
②该专业重点培养具有以上三方面素质的人才：
一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；
二是实践性的，通常是如何处理换算数据的能力；
三是应用性的，通常是凭借大数据的方法解决的办法具体行业应用问题的能力。
大数据人才缺口达150万
各大高校如火如荼启动时大数据人才培养，并非空穴来风大数据时代催生的大量咨询人才缺口。
全球最巅峰级管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)开具证明的一份祥细分析报告显示，顺利的话到2018年，大数据或则数据工作者的岗位需求将剧增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，这对学会了如何依靠大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将提升到1500000！
哪怕目前有很多大数据工作者只是拥有一个本科学士学位，或是仅接受过简单的训练，只不过在互联网时代，早上都有吧海量的数据信息出现，数据的处理变得异常越来越大古怪，很多大公司巳经在跪求强大更高学历的高手来补充自己的实力
想学Python数据分析，各位大佬有什么建议？
学，不犹豫
要是有这想法，那就学，要学。
你能冒起这个想法，所谓两个原因：一是你对这块很有兴趣；二是数据分析这个领域在市场上那就很香的。
你现在有不顾虑，所谓那就是学成本问题，害怕所花时间值不值。我给你说，真有学了几年了，这介值是无法估量的，如果能你还好好地活着，这些知识对你都没有用。再说基于Python的数据分析，要是你有肯定会的编程基础，光怎么学习来说，不要多少时间成本。剩下的的应该是实践了。
下面我来简单写个学习指南，让你全部打消顾虑。
怎么学习指南
你应该明白，数据分析也数据科学，是关于问题解决的办法、探索它，以及从数据中分离提取当价信息的一门学问。
要管用地可以做到这一点，你要整理好数据集，训练机器学习模型，将结果可视化等等。
做到这件事并不难，因为这那块早有很多现成的框架、类库或工具了。因此你要做的仅仅是去学习Python语言和基于条件Python数据分析类库，再另外些项目实践就可以了。
1.高效率学Python
Python是世界上使用最越来越广泛的语言之一，它强大的很活跃的开发者社区。Python很上手容易，语法以简洁，这确实是Python这么受欢迎的原因之一。再者，Python的重新活跃的数据科学社区意味着什么你也可以可以找到大量的教程、开源项目和问题解决方案。
你不需要上去看发下的一款Python教程，况且Python不等于数据分析，Python中和数据分析关联的知识点不多。要不太注重绝对把握语感，学习核心概念，诸如数据类型、函数、过程控制这些基本都的东西。就这些，不需要学其它的Python知识，遇到问题就Google，相关的资料文档，再加上良好的实践，你会渐渐记好更多的语法。
我反对意见由上而下的学习方法，目标是先全面的胜利成果，然后再随着时间的推移在实践中巩固概念。要放弃“课堂”式的学习，从实践中学习更又高效。
2.基本上的数据分析类库
如果说我前面提到的，Python有自己做的数据分析类库。类库仅仅将先行未知的函数和对象绳索在一起，你也可以将其文件导入到你的项目中，以节省时间。下面列下几个Python明星阵容类库：
NumPy：NumPy主要作用于简单高效的数值计算，许多其他的数据分析类库大都建立在它的基础之上的。
Pandas：这是一个用于数据结构和探索它性结论的高性能库。它那就是基于条件在NumPy开的发。
Matplotlib：这是个灵巧的绘图和可视化库。它很强大无比，但有些繁琐。要是你总觉得这个库有难度是可以暂时没有跳Matplotlib，先学另一个叫Seaborn的库来入门学习。
Scikit-Learn：Scikit-Learn是Python中的第一需要通用机器学习库。它有许多流行的算法和预处理、交叉验证等模块。
3.项目实践
现在的关键是把自学的理论都粘在一起，接受实践。像我上面说的，自上而下的学习方法，从实践中加深去学习。下一步，是时候按照大量的练习和项目来培养你的知识了。
自己找一些项目做点，项目更能华指现实的东西世界的数据。在求实际的项目中，你将自学到一些列.例如定义,定义目标、收集数据、工程化等知识和能力。
需要多长时间
没看这些步骤后，你可能会会问：这一切需要多长时间？从学习Python到数据分析，计是需要3个月到1年的减弱天天练习时间，要看你的基础和要坚持的毅力了。其实更有用的是你的学习节奏，够太少他对狠。
结果
来学习总结帮一下忙关於学习Python数据分析的过程：
1.从学核心编程概念结束；
2.自学基本的数据分析库；
3.实际不好算项目来再练习和系统完善你的技能。
这种方法是可以让你在惬意的享受更多的乐趣的同时，不断时间的推移，能够掌握更多的知识。
期望以上能全部打消念头你的顾虑，并对你学习所帮助。假如你对我的回答只觉得清楚，请给个关注，希望能与我讲解技术问题。
后来送一句：学起来！不自己狠一些，怎末很清楚自己能不能一发冲天。
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