数据分析师年薪58w起人才缺口极大

数据分析师年薪58w起人才缺口极大，互联网高速发展影响各行各业，央企、国企、政府部门对计算机人才的需求不断增加，计算机一度成为国考、公考最热门的专业。计算机专业让你离50W年薪更近！

没有学历背景，当下技术岗竞争激烈，互联网公司尤其看重学历和项目经验，非科班专业优势不大。没有代码能力。没编程基础和正确引导，光是靠自学和刷题，入门耗时久，代码能力提升慢。

计算机技术日新月异，大厂相对应地开设了新兴岗位，绝对高薪，但招聘需求都是本科起步。系统学习新技术对标大厂人才需求。

处于程序员鄙视链顶端的算法岗，明确要求本科学历及以上，很多高校跟随技术发展，设置了大量新兴专业，只要你拿下计算机硕士，既能提升学历、系统学习专业知识，又能高度对标大厂人才需求！

计算机专业包含多门核心课程及选修课程，覆盖计算机科学、人工智能、大数据等热门方向：

计算机与软件架构；数据库；云计算；人工智能；机器学习；数据挖掘、社交网络分析；自然与语言处理；计算机视觉…

对于不同人群学习大数据有哪些变化：转行人士：系统学习编程代码，快速更换职业赛道，跨行拿高薪；应届生：强化科班背景，提高代码实战能力，校招脱颖而出；在职人员：提高学历，提升职场天花板，升职、加薪、跳槽机会多。

比起运营、设计、产品等其他互联网岗位，社会对程序员最普遍的认知就是：高薪。各大厂的研发工程师、算法工程师、开发工程师等岗位，轻轻松松年薪50万起！当有了更多的项目经验、技术能力，年薪百万的可能性更大。

第一阶段：大数据开发入门

1、MySQL数据库及SQL语法

MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。

2、Kettle与BI工具

Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。

3、Python与数据库交互

实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”

第二阶段：大数据核心基础

1、Linux

Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群( Hadoop，Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。

2、Hadoop基础

2022最新大数据Hadoop入门教程，最适合零基础自学的大数据

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。

3、大数据开发Hive基础

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

第三阶段：千亿级数仓技术

企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

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以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

第四阶段：PB内存计算

1、Python编程基础+进阶

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Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。

2、Spark技术栈

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Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

3、大数据Flink技术栈

Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。

4.Spark离线数仓工业项目实战

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。