知識星球隨著國家對大資料政策的傾向們越來越多的人聽說過這個名詞，但是對它都是可能也是一知半解，今天小編精心為大家整理了大資料相關的所有知識，以及大資料學習的一些資料，希望對大家有所幫助。
什麼是大資料
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。
為什麼學習大資料呢？
因為大資料能帶給我們的三個關鍵的觀念轉變：是全部資料，而不是隨機取樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關係，而不是因果關係。
（1）全體資料——在大資料時代，我們可以分析更多的資料，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有資料，而不再依賴於隨機取樣(隨機取樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高效能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制。
（2）大資料具有混雜性——研究資料如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的資料很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大資料，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;
（3）相關關係——我們不再熱衷於找因果關係，尋找因果關係是人類長久以來的習慣，在大資料時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關係，而應該尋找事物之間的相關關係;相關關係也許不能準確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。
大資料人才的稀缺
據數聯尋英釋出《大資料人才報告》顯示，目前全國的大資料人才僅46萬，未來3-5年內大資料人才的缺口將高達150萬。轉行學習大資料，成了越來越多人實現職場高薪夢的路徑之一。
大資料的就業前景
據職業社交平臺LinkedIn釋出的《2017年中國網際網路最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和資料分析是當下中國網際網路行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而資料分析人才最為稀缺。領英報告表明，資料分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。資料分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。
根據中國商業聯合會資料分析專業委員會統計，未來中國基礎性資料分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才。
大資料就業方向
(1) Hadoop大資料開發方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：資料科學家、資料挖掘工程師、機器學習工程師等
(2)資料挖掘、資料分析&機器學習方向
市場需求旺盛，大資料培訓的主體，目前IT培訓機構的重點
對應崗位：大資料開發工程師、爬蟲工程師、資料分析師 等
(3)大資料運維&雲端計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲端計算學科
對應崗位：大資料運維工程師
大資料就業薪資
(1)熱門人才-資料分析師（因篇幅限制，薪資只展示北上廣三地）
北京大資料分析平均工資： 19970元/月。
上海大資料分析師平均工資為：17730元/月。
深圳大資料分析師平均工資為：20810元/月。
(2)、資料挖掘工程師
北京資料挖掘平均工資：28040元/月。其他城市暫無資料。
(3)、演演算法工程師
北京演演算法工程師平均工資：28840元/月。
上海演演算法工程師平均工資：24700元/月。
深圳演演算法工程師平均工資：21030元/月。
學好大資料，精通任何方向之一者，均會 “ 前（錢）”途無量。剛入行就年薪40W的大資料行業人才，在二三線城市一年付首付買房輕而易舉，一線城市3-4年也可以實現標的。（薪資會伴隨著經驗逐年遞增）
馬雲說“我們已從IT時代進入了DT時代，未來我們的汽車、電燈泡、電視機、電冰箱等將全部裝上作業系統，併進行資料整合，資料將會讓機器更“聰明”。DT時代，資料將成為主要的能源，離開了資料，任何組織的創新都基本上是空殼。”
總之，資料，是未來的一切工作的基礎和重中之重。
職業發展路徑
由於大資料人才數量較少，因此大多數公司的資料部門一般都是扁平化的層級樣式，大致分為資料分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。
上面截圖的就業薪資要是對你沒有觸感的話，小編給你帶來了真是案例
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有的時候成功就是這樣，方向和平臺選擇對了，只要付出足夠的汗水，選擇大於努力。
大資料學習路線
阿裡前架構師總結最精闢最有效學習路徑圖，有了程式設計基礎，順著以下這個思維導圖學習即可學會。
今天的驚喜遠不止大資料學習路線圖這麼簡單，小編要放大招了：分享大資料的學習資源，並且附送專案實戰。
2018年ITSTAR阿裡雲合作簽約
2018年是潭州教育與阿裡雲大學深入合作的第二年，作為國內領先的 IT 技術學習社群，ITSTAR經過長時間的積累和沉澱，聯合阿裡雲不斷打磨整理出最高效的學習體系，位企業和社會不斷輸送大資料人才
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