1樓：匿名使用者
挺好的哦，現在大資料發展是很不錯的，所以選擇學習大資料是很好的，如果你需要的話可以去魔據大資料看一下，各方面條件都很不錯的，值得考慮。
2樓：兄弟連教育
當前大資料行業真的是人才稀缺嗎?對!未來人才缺口150萬，資料分析人才最稀缺。
先看大資料人才缺口有多大? 根據linkedin(領英)釋出的《2023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。其中資料分析人才最為稀缺、供給指數最低。
同時，資料分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。而清華大學計算機系教授武永衛去年透露了一組資料：
未來3-5年，中國需要180萬資料人才，但目前只有約30萬人。
大資料行業未來會產能過剩嗎?提供大資料技術與應用服務的第三方公司面臨調整，未來發展會趨集中關於「大資料概念是否被過度炒作」的討論，其實2023年的夏季達沃斯就有過。彼時支援「炒作」觀點的現場觀眾達54.
5%。對此，持反對意見的北京大學光華管理學院副教授蘇萌提出了三個理由：1、不同機構間的資料還未真正流動起來，目前還只是資料「孤島」; 2、完整的生態產業鏈還未形成，儘管通過行為資料分析已能夠分辨出乙個消費者的喜好，但從**到購買的鏈條還沒建成; 3、資料分析人才仍然極度匱乏。
4年之後，**熱點已經逐漸從大資料轉向人工智慧，大資料行業也歷經整合。近一年間，一些大資料公司相繼出現裁員、業務大調整等情況，部分公司出現虧損。那都是什麼公司面臨危機呢?
基於資料歸屬，涉及大資料業務的公司其實有兩類：一類是自身擁有資料的甲方公司，如亞馬遜、阿里巴巴等;另一類是整合資料資源，提供大資料技術與應用服務的第三方公司。目前行業整合出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。
對此，linkedin(領英)中國技術副總裁王迪表示，第三方服務商提供的更多的是技術或平台，大資料更多還是讓甲方公司獲益。在王迪看來，大資料業務要產生規模效益，至少要具備三點：演算法、計算平台以及資料本身。
「第三方大資料創業公司在演算法上有一技之長，而計算能力實際上已經勻化了，傳統企業如果用好了，和大資料創業公司沒有區別，甚至計算能力更強，而資料獲取方面，很多資料在傳統行業內部並沒有共享出來，第三方大資料公司獲取這些資料是比較困難的，最後可能誰有資料，誰產生的價值更高。」說白了，資料為王。
來，第三方大資料公司獲取這些資料是比較困難的，最後可能誰有資料，誰產生的價值更高。」說白了，資料為王。在2023年，拿到千萬級a輪融資的大資料企業不足10家，到2023年，拿到千萬級以上a輪融資的企業已經超過30家。
直到2023年網際網路資本寒冬，大資料行業投資熱度有所減退，大資料行業是否也存在產能過剩? 王迪認為，目前的行業整合屬於正常現象，「經過市場的優勝劣汰，第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司，其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看，總的需求量一定是增加的，而對於供給側，經過行業自然的洗牌，最終會集中在幾家優秀的行業公司。
大資料主要的三大就業方向：大資料系統研發類人才、大資料應用開發類人才和大資料分析類人才。在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大資料系統研發工程師、大資料應用開發工程師和資料分析師。
從上文中我們可以看出，未來十年大資料行業都是熱門的，也還會有更多的行業和崗位順應大資料的發展而產生。各行業的生態產業鏈都將聯絡在一起，大資料的發展前景是非常大的，所以大資料培訓就業在目前看來是非常靠譜的
魔據大資料培訓怎麼樣教的好不好，魔據大資料培訓怎麼樣教得好嗎
挺好的，我是在魔據學的，說實話其實大資料本身就是有點難度的，需要慢慢學一段時間理解了就好了，希望對你有幫助。魔據大資料培訓怎麼樣教得好嗎?確實不錯，魔據相比好一點，學習方面還是自身要足夠努力才行。剛開始有點枯燥，能入門就好了。從經驗，課程等方面來考慮，感覺魔據條件不錯，可以實際考察。還行，就是不能到...
大資料開發培訓機構哪個好，太原哪個大資料開發培訓機構比較好？
可以從以下幾點來判斷 1 品牌 2 口碑 3 教學實力 4 就業資料 5 學習氛圍 6 課程體系是否完善 科學 實用 選擇靠譜的培訓機構更有保障！可以從以下四點入手選擇 品牌不同的品牌的大資料開發培訓機構，其規模不同，每年所需要的執行成本也不一樣，以及為了保障企業的形象，在老師教學，課程研發，學校環...
大資料雲計算好不好學習
雲計算大資料難不難學習，這取決於你的態度和學習方式。眾所周知，雲計算涵蓋了計算機系統 計算機網路 平行計算 分布式計算和網格計算等各種技術。如果你是零基礎接觸雲計算，想要自學雲計算將寸步難行。如果你是擁有一定的知識基礎，自學可以在一定程度上提高技術能力，但學習的過程非常煎熬且不一定有效果。如果你是參...