大專大數據專業(yè)好就業(yè)嗎

近來不少想轉行大數據的同學都在了解就業(yè)情況，那么大數據的大專生好就業(yè)嗎？就業(yè)難度大不大是大家一直關心的問題，下面培訓啦小編就來為大家解答一下

小編認為在當今的就業(yè)形勢下大數據大專生如果基礎扎實的話還是比較好就業(yè)的

因為大數據是IT行業(yè)中比較炙熱的項目，現在各個用人單位對于大數據相關的人才需求量特別的大。相關統(tǒng)計數據顯示，未來3~5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。所以相比其他崗位的飽和狀態(tài)而言，大數據處于藍海，學習大數據相關知識就能夠趕上大數據的熱潮，滿足當下各個用人單位的崗位需求。

其次是因為大數據人才缺口大，各個用人單位對于大數據相關崗位的員工薪資待遇都比其他崗位要理想一些。

我們以大數據開發(fā)工程師來做一個參照，從我們近半年的就業(yè)數據來看，大數據工程師在8K以下薪資的學生只占了2%，其他學員畢業(yè)后起薪全部超過8K，薪資在1W以上的學員為大多數。

這些數學基礎更有利于學好大數據

概率論與數理統(tǒng)計

在大數據開發(fā)方向的學習上，條件概率、獨立性等基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、方差分析及回歸分析、隨機過程（特別是Markov）、參數估計、Bayes理論等，是能夠有比較好的幫助的。

在大數據分析方向的學習上，多維隨機變量及其分布、Bayes定理、條件隨機場CRF、隱Markov模型、n-gram等，是能夠起到一定的幫助作用的。

線性代數

在大數據開發(fā)方向的學習上，矩陣、轉置、秩分塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特征值與特征向量等，是有比較緊密的關聯的。

在大數據分析方向的學習上，矩陣分解、奇異值分解SVD、PCA、NMF、MF等，也是可以適當去學習和掌握的。

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