为啥不建议去学大数据

老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于为啥不建议去学大数据和不建议做大数据的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享为啥不建议去学大数据以及不建议做大数据的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 为啥不建议去学大数据
2. 大数据适合普通人学吗
3. 女生学大数据会不会很难呢
4. 大数据有什么缺陷

为啥不建议去学大数据

主要是因为，一是数据科学与大数据对人的理科逻辑推理能力要求比较高。

二是学习这个专业要投入非常大的精力，有时还让你非常烦躁的

大数据适合普通人学吗

不太适合

大数据还是比较难学的

需要理科比较好，而且逻辑能力和英语也都不错，所以零基础学起来会比较有难度。但是努力学习的话也还是能够学会的。

大数据主要学java、python语言和Linux，Hadoop，Scala,HBase,Hive,Spark等。

女生学大数据会不会很难呢

作为一名大数据行业的从业者，同时也在指导大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。

大数据领域的岗位可以简单地划分为两大类，一类是研发型岗位，或者叫做创新型岗位，另一类是应用型岗位，或者叫技能型岗位。研发型岗位的难度比较大，往往需要从业者具有扎实的知识基础，同时要掌握一系列研究方法，对于工作环境也有相对较高的要求，比如需要较强的算力和数据支撑。

目前大数据领域的研发级岗位往往对于从业者的学历有较高的要求，不少人通过读研获得了研发级岗位，目前有不少女生在读研时，会选择大数据相关方向。从2019年的秋招来看，大数据领域的岗位相对比较多，可以选择的空间也比较大。

相对于研发级岗位来说，应用级岗位的学习难度要相对低很多，即使没有计算机知识基础，经过一个系统的学习过程，往往也能够从事一些大数据领域的岗位，比如数据采集、数据清洗、数据分析等岗位都比较适合女生来从事。所以，在选择学习大数据知识的时候，应该根据自身的知识基础和能力特点来选择学习路线。

当前学习大数据知识，不论从事哪个具体的岗位，通常都需要学习三方面知识，其一是编程语言知识；其二是大数据平台知识；其三是行业知识。编程语言可以重点考虑一下Java、Python和R这三门语言，其中Python语言目前的上升趋势比较明显。大数据平台可以重点关注一下开源平台，比如Hadoop、Spark。关于行业知识，可以与自身的岗位相结合，也可以选择一个自己感兴趣的领域，比如金融、教育、医疗等领域都是不错的选择。

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！

大数据有什么缺陷

即时获取实时数据可能看起来像是一个理想的场景，但具有优势，也有缺点。

在这个数据爆炸时代，组织正在以越来越多的速度收集和存储数据。但是，只需为您的组织收集数据就没有任何商业价值。这种大数据的实时分析和可视化将大量数据转化为有价值的统计数据。虽然这种实时洞察可以对您的组织有很大的价值，但它既有利弊。

什么是大数据，以及与实时大数据分析有何不同？

在进一步研究之前，我们来讨论大数据-究竟是什么？传统上，数据被储存得更加容易，因为数量少得多。当需要以更大的数量存储数据集时，大数据就会存在。它不仅是数据或数据集，而且是工具，技术，方法和框架的组合。

大量数据可能来自几乎任何产生数据的内容，包括搜索引擎和社交媒体，以及一些不太明显的来源，如电网和交通基础设施。这些数据可以分为三种类型：结构化，半结构化和非结构化。

通常以预定的间隔收集和分析大数据。然而，通过实时大数据分析，收集和分析是连续的，为企业提供最新的洞察力。（有关大数据分析的更多信息，请参阅大数据分析如何优化IT性能。）

Hadoop是用于分析大数据的最有名的工具，但它不适合处理实时大数据分析。一些实时大数据工具包括：

风暴-这是一种实时分布式计算系统，可与任何编程语言一起工作，并且可扩展。它目前由Twitter拥有。

GridGain-这是一个企业开源网格计算工具。它与HadoopDFS兼容，它可以替代Hadoop的MapReduce。

优点

现在我们来讨论实时大数据分析的一些优势。

快速识别错误-让我们假设发生错误，需要尽快解决。通过实时大数据分析，可立即识别此错误并快速修复。这可以帮助防止更多的和/或更严重的故障。从长远来看，这也有助于企业的声誉-快速的错误更正可以帮助获得更多的客户。

储蓄-尽管实时大数据分析的实施可能是昂贵的，但立即数据分析的高价值可以弥补这一支出。

逐步服务-通过大数据分析监控产品和服务可能会为客户带来更高的转化率，从而可能导致更高的利润。可以通过分析轻松预测即将发生的错误和问题，这也有助于更多地关注客户需求。

实时欺诈检测-管理系统和服务器安全性的团队可以快速，轻松地通知欺诈，一旦发现欺诈，就可以实时采取措施。（要了解有关欺诈检测的更多信息，请参阅下一代欺诈检测中的机器学习和Hadoop。）

对竞争对手的策略-竞争对手今天在市场上屡屡受挫，大数据分析可帮助您提供竞争对手的详细图片，例如推出新产品，降低/提高特定时间的价格或专注于特定地点的用户。

洞察-销售洞察对于了解销售的地位至关重要。这些见解可能导致额外的收入，例如长期不会失去客户，检查跳出率，并通过分析实时大数据分析找到最佳的销售增长方式。

趋势-通过分析客户趋势的决策可以通过实时大数据分析完成。这可能包括产品，广告，客户需求，特定季节可用的优惠等。因此，它也可以改善长期的决定。

缺点现在我们来看看这些缺点。

Hadoop不兼容-如前所述，Hadoop是最广泛使用的大数据分析工具，目前不能处理实时数据。因此，需要一些其他工具，期望在未来Hadoop将为实时方法添加功能。

需要新的方法-有些组织习惯每周接受一次洞察。然而，随着实时大数据的不断流入，需要一种完全不同的方法。这可能是一些组织的挑战，可能会导致一些决策和计划的重塑。

可能的失败-一些组织可能会将实时大数据分析视为一个闪亮的新玩具，并希望立即实施。但是，如果不能正确实施，可能会导致许多问题。如果一个企业不是以这么快的速度来处理数据，那可能会导致不正确的分析，这可能会给组织带来更大的问题。

结论

实时大数据分析对于企业来说可能是非常重要的，但企业必须先确定其优势是否超过其特定情况下的利益，如果是这样，那么这些缺点将如何克服。这仍然是一项相对较新的技术，因此预计未来会发展，希望能够解决当前的一些挑战。

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