随着国家对大数据政策的倾向们越来越多的人听说过这个名词，但是对它都是可能也是一知半解，今天小编精心为大家整理了大数据相关的所有知识，以及大数据学习的一些资料，希望对大家有所帮助。
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什么是大数据
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
为什么学习大数据呢？
因为大数据能带给我们的三个关键的观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。
（1）全体数据——在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制。
（2）大数据具有混杂性——研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
（3）相关关系——我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
大数据人才的稀缺
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。转行学习大数据，成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。
大数据的就业前景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2017年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
(1) Hadoop大数据开发方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
(2)数据挖掘、数据分析&机器学习方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等
(3)大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科
对应岗位：大数据运维工程师
大数据就业薪资
(1)热门人才-数据分析师（因篇幅限制，薪资只展示北上广三地）
北京大数据分析平均工资： 19970元/月。
上海大数据分析师平均工资为：17730元/月。
深圳大数据分析师平均工资为：20810元/月。
(2)、数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资：28040元/月。其他城市暂无数据。
(3)、算法工程师
北京算法工程师平均工资：28840元/月。
上海算法工程师平均工资：24700元/月。
深圳算法工程师平均工资：21030元/月。
学好大数据，精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。刚入行就年薪40W的大数据行业人才，在二三线城市一年付首付买房轻而易举，一线城市3-4年也可以实现目标。（薪资会伴随着经验逐年递增）
马云说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”
总之，数据，是未来的一切工作的基础和重中之重。
职业发展路径
由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样，方向和平台选择对了，只要付出足够的汗水，选择大于努力。
大数据学习路线
阿里前架构师总结最精辟最有效学习路径图，有了编程基础，顺着以下这个思维导图学习即可学会。
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