想学大数据？这些误区，你乱入了吗？

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继物联网、云计算之后，“大数据”成为热门科技概念。很多人认为“大数据”就是数据大？到底该如何看待大数据呢？还是来听听致和大数据培训课程资深讲师的观点吧！

　　大数据单从字面意思似乎不难理解，可以认为是海量级的数据，但是在这海量级的数据究竟意味着什么，这在很多业内外人士的概念里还存在着一些认识误区。

　　大数据误区一：只要大就好

　　如今，很多人提起大数据，如果不提上几嘴“日处理数据量XXGB，上传图片XXGB，并发数XXX”、“Hadoop集群拥有XXXX节点、总存储XXPB”……诸如此类的技术语言，都很怕别人觉得自己不专业。但是，难道真的只有数据大了，才能达到大数据的登峰境界？才能数人合一地达成大一统的目的？

　　数据如果仅仅是大那是没多大用处的！就好像资金的意义在于如何使用周转一样，数据大了，但不使用，让它孤零零地偏安机房一隅，那它就不是大数据了，而是有点“败家子”的意思。

　　比如不少传统的门户网站，基本上就处于“坐拥金山却无福消费”的境况。每天上亿的用户量，却只是简单的广告呈现，没有通过对数据的分析产生更多价值。

　　大数据误区二：只有技术大牛才懂大数据

　　虽然很多人口口声声离不开大数据，但是真问他到底懂多少时，其中一部分人可能会说：“我就是懂些皮毛，真正技术层面的大数据我也不懂，你还是问那些技术大牛去吧，他们才真懂。”

　　其实这样的观点并不全对。比如诸葛亮很懂兵法，他知道该在哪里摆阵，该在哪里伏兵……但是，他不必知道关羽是如何耍大刀，也不必知道张飞的丈八蛇矛在打仗时是扎还是砍。

　　其实，对于大数据的应用更多的是一种战略能力，而非细节的执行技能，这种能力是可以帮助决策者能从无尽的数据里看出商机看出价值，从而为企业带来更高的利润。而作为决策者并不用太关心在技术细节层面，大数据到底怎么技术生成，又是如何理顺提升用户体验的。

　　想学大数据，还在犹豫中？致和给你三大理由，让你“放心学”！

　　1、大势所趋，前景良好

　　移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。在中国，从互联网企业，到电信、金融、**这样的传统行业，都开始采用各种大数据分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。掌握以Hadoop、NoSQL数据库以及Spark内存计算技术为代表的大数据相关新型技术，必将为我们在人才市场中增加极大的竞争砝码。

　　2、工资高

　　大家可在拉勾网上用“大数据”搜一下工作职位，一般职位月薪都在15K到30K之间，若到猎聘网上再用同样关键字搜索，大数据高端职位年薪可达50到100万。大数据开发人员薪资远高于传统的软件开发人员，主要是因为大数据技术都较新，掌握大数据技术的成熟开发人员较少，而大数据市场需求又比较大。现在学*大数据，正当其时。

　　3、技术门槛较高——职位竞争者较少 职业生命周期长

　　学*大数据相对于传统的软件开发，技术难度要大很多，需要具备Java、数据库、Linux等基础知识。一个成功的大数据应用项目需要大数据软件工程师、数据挖掘和机器学*算法工程师及业务分析师的配合，一个人难以掌握所有知识。较高的门槛阻止了大部分初学者进入大数据行业，也减少了我们从事大数据行业的求职竞争者。而且大数据是“越老越吃香”的行业，绝非“吃青春饭”的普通程序员可比，职业生命周期非常长久。

　　想学大数据的小伙伴们，你还在等什么？紧跟时代发展的潮流，让自己不错过任何一个可以成功的机会，你再不紧紧抓住就真的要在求职浪潮中被拍死在沙滩上了！

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