① 大數據專業的發展前景怎麼樣
前景很不錯。一方面國家大力支持大數據行業的發展，已經上升為國際戰略的今天，大數據人才正在擁有更多的發展機會。另一方面許多的領域都是缺乏這方面的人才，騰訊阿里等互聯網大廠都是高薪招聘相關人才。
大數據的擇業崗位有：
1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;
2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等;
3、大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。
大數據學習內容主要有：
①JavaSE核心技術；
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；
③Spark相關技術、Scala基本編程；
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
② 大數據專業學起來會不會很累作為過來人你推薦該專業嗎
大數據專業學起來會不會很累？不會，最先，軟體工程專業確實是塑造大數據方向碩士研究生的關鍵技術專業之一，在大數據專業開設以前，大數據方向的專業性人才通常都是在應用統計學和計算機專業技術專業塑造，可是如果把大數據專業僅僅是當做軟體工程專業或者是統計學專業都是較為片面性的，大數據專業即是一個交叉科學，與此同時大數據專業也是有自身單獨的學科體系。
③ 學習大數據分析有前景嗎，好不好就業
當前大數據行業真的是人才稀缺嗎?對!未來人才缺口150萬，數據分析人才最稀缺。先看大數據人才缺口有多大? 根據LinkedIn(領英)發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中數據分析人才最為稀缺、供給指數最低。同時，數據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數據：未來3-5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。
大數據行業未來會產能過剩嗎?提供大數據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「大數據概念是否被過度炒作」的討論，其實2013年的夏季達沃斯就有過。彼時支持「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、不同機構間的數據還未真正流動起來，目前還只是數據「孤島」; 2、完整的生態產業鏈還未形成，盡管通過行為數據分析已能夠分辨出一個消費者的喜好，但從供應到購買的鏈條還沒建成; 3、數據分析人才仍然極度匱乏。4年之後，輿論熱點已經逐漸從大數據轉向人工智慧，大數據行業也歷經整合。近一年間，一些大數據公司相繼出現裁員、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? 基於數據歸屬，涉及大數據業務的公司其實有兩類：一類是自身擁有數據的甲方公司，如亞馬遜、阿里巴巴等;另一類是整合數據資源，提供大數據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，大數據更多還是讓甲方公司獲益。在王迪看來，大數據業務要產生規模效益，至少要具備三點：演算法、計算平台以及數據本身。「第三方大數據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，和大數據創業公司沒有區別，甚至計算能力更強，而數據獲取方面，很多數據在傳統行業內部並沒有共享出來，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最後可能誰有數據，誰產生的價值更高。」說白了，數據為王。
來，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最後可能誰有數據，誰產生的價值更高。」說白了，數據為王。在2013年，拿到千萬級A輪融資的大數據企業不足10家，到2015年，拿到千萬級以上A輪融資的企業已經超過30家。直到2016年互聯網資本寒冬，大數據行業投資熱度有所減退，大數據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。
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。從上文中我們可以看出，未來十年大數據行業都是熱門的，也還會有更多的行業和崗位順應大數據的發展而產生。各行業的生態產業鏈都將聯系在一起，大數據的發展前景是非常大的，所以大數據培訓就業在目前看來是非常靠譜的，千鋒教育致力打造高端大數據人才，想學大數據的朋友要抓住這個機會，給自己的夢想一個起飛的平台。
④ 幫考網是什麼
幫考是一家在線培訓機構，主要是金融行業的考前培訓，證券，基金，銀行，期貨還有一些財會，建築類的考試。
成立於2005年，老牌子了，主要是做題庫的，口碑不錯，行業領導品牌
⑤ 暑假怎麼在家就能幫助孩子查漏補缺
讓孩子做綜合卷子，做卷子最能反應出他的平均水平，然後根據他錯的地方進行講解重點訓練
⑥ 數據科學與大數據技術很火，這專業真那麼好么
專業好不好我不敢說，但是作為一個計算機專業的從業者，我個人認為大數據技術這個專業就業情況還是比較好的。工資也拿的不錯，而且大數據這個專業籠罩了人生活的方方面面。比如每次春運的時候，國家都要統一協調車次和其他的選項。有了大數據技術之後，就更加方便和快捷了。
- 4、無論是什麼專業，大學都應該是人生中最累的時間。
很多同學潛意識中都認為大學是非常放鬆的時間段。但是實際上，如果想要讓自己在進入社會的時候擁有更好的競爭力，那麼大學絕對不是一個輕松的時間段，反而和高三一樣很累，甚至更累。因為你除了正常的學業任務，還要學會出去兼職。
⑦ 怎麼說科大訊飛AI學習機可以幫忙查漏補缺
科大訊飛AI學習機T10是率先提出個性化精準學理念的，依託AI和大數據精準分析孩子學情，制定個性化精準學習路徑，確實效果很好。知識圖譜可以顯示出知識點掌握情況，也的確能夠起到查漏補缺的效果。希望能給您提供幫助，求給大大的贊。
⑧ 英語四級考到600分
綜述：英語四級考到600分要好好學習，鞏固知識。
英語四級考試目的是推動大學英語教學大綱的貫徹執行，對大學生的英語能力進行客觀、准確的測量，為提高我國大學英語課程的教學質量服務。
多卷多題：
四六級考試採用「多卷多題」的形式進行，即每個考場採用三套不同的試卷，僅聽力部分使用相同試題。此舉的目的在於使考試更加公平，更加合理。
參考資料來源：網路－大學英語四級考試
⑨ 大數據專業會不會看似高大上實際是個坑
先說前景
大數據專業的確是個非常有前景的專業，它是這個時代決定的，大數據專業是被看好的。且大數據不是什麼新行業，已經十幾年了很成熟，只是說近幾年開始大力發展，市場人才需求量持續增加。
從薪資來看
就去年畢業生的薪資待遇來看，大廠的AI和大數據人才的薪資為30w左右，最高達50w，從學歷分布來看，本科和研究生認識佔比超95%，並且AI工程師的整體年齡都趨於年輕化。
就業方向
大數據專業未來就業有幾個方向，看你是往工程方向走還是往數據分析方向走。工程方面會有數據倉庫開發和數據平台開發兩類。
數據分析會離業務最近，數據倉庫處於技術與業務之間，數據平台開發會處於技術底層。
如何學習？
自學或者報班
先談下我對報班的看法：報班是節省你時間，更好的入門的一個方式。成本就是：錢
個人覺得也不用排斥培訓班，坦然接收就好，培訓班裡有老師和同學們互相交流，還能多認識一些人脈，還是一個挺好的選擇。
如果時間或者金錢不允許，可不可以自學？也可以。
首先，多看書，多看論壇，關注一些有價值的公眾號，裡面會有很完善的知識體系。
學大數據技術的同時，不要忘記計算機基礎知識，數據結構 操作系統 資料庫原理等等。
相對來說自學會比報班的難度大很多，精力付出也多，不過能節約成本就是了。#大數據##找工作#
⑩ 數據治理十步法
以下文章來源於談數據 ，作者石秀峰
1、找症狀，明確目標
任何企業實施數據治理都不是為了治理數據而治理數據，其背後都是管理和業務目標的驅動。企業中普遍存在的數據質量問題有：數據不一致、數據重復、數據不準確、數據不完整、數據關系混亂、數據不及時等。
由於這些數據問題的存在對業務的開展和業務部門之間的溝通造成了較大的困擾，產生了很大的成本；各異構的系統中數據不一致，導致業務系統之間的應用集成無法開展；數據質量差無法支撐數據分析，分析結果與實際偏差較大。然而要實現數據驅動管理、數據驅動業務的目標，沒有高質量的數據支撐是行不通的。
目標：企業實施數據治理的第一步，就是要明確數據治理的目標，理清數據治理的關鍵點。
技術工具：實地調研、高層訪談、組織架構圖。
輸入：企業數據戰略規劃，亟待解決的業務問題，經營發展需求，業務需求等；
輸出：數據治理的初步溝通方案，項目任務書，工作計劃表；
2、理數據，現狀分析
針對企業數據治理所處的內外部環境，從組織、人員、流程、數據四個方面入手，進行數據治理現狀的分析。
某企業數據治理痛點分析
組織方面：是否有專業的數據治理組織，是否明確崗位職責和分工。
人員方面：數據人才的資源配置情況，包括數據標准化人員、數據建模人員，數據分析人員，數據開發人員等，以及數據人才的佔比情況。
流程方面：數據管理的現狀，是否有歸口管理部門，是否有數據管理的流程、流程各環節的數據控制情況等；
數據方面：梳理數據質量問題列表，例如：數據不一致問題，數據不完整，數據不準確、數據不真實、數據不及時、數據關系混亂，以及數據的隱私與安全問題等。
目標：分析企業數據管理和數據質量的現狀，確定初步數據治理成熟度評估方案。
技術工具：實地訪談、調研表、數據質量問題評議表、關鍵數據識別方法論（例如：主數據特徵識別法）；
輸入：需求及現狀調研表、訪談記錄、數據樣本、數據架構、數據管理制度和流程文件；
輸出：數據問題列表、數據U/C矩陣、數據治理現狀分析報告、數據治理評估方案；
3、數據治理成熟度評估
數據治理成熟度反映了組織進行數據治理所具備的條件和水平，包括元數據管理、數據質量管理、業務流程整合、主數據管理和信息生命周期管理。
CMMI DMM數據管理能力成熟度評估模型
數據治理成熟度評估是利用標準的成熟度評估工具結合行業最佳實踐，針對企業的數據治理現狀進行的客觀評價和打分，找到企業數據治理的短板，以便制定切實可行的行動方案。數據治理成熟度結束後形成初步的行動方案，一般包括數據治理戰略，數據治理指標，數據治理規則，數據治理權責。數據治理願景和使命是數據治理的整體目標；數據治理指標定義了數據治理目標的衡量方法；數據治理規則和定義包括與數據相關的政策、標准、合規要求、業務規則和數據定義等；權利和職責規定了由誰來負責制訂數據相關的決策、何時實施、如何實施，以及組織和個人在數據治理策略中該做什麼。
目標：結合業界標準的數據治理成熟度模型，根據企業管理和業務需求進行數據治理成熟的評估，形成初步的數據治理策略和行動路線。
技術工具：數據治理評估模型，例如：DCMM，CMMI DMM，IBM數據治理成熟度評估模型等；
輸入：第2步的輸入以及數據治理評估模型、數據治理評估工具（評估指標、打分表等）；
輸出：數據治理評估結果，數據治理策略，初步的行動方案；
4、數據質量問題根因分析
數據治理的目的是解決數據質量問題提升數據質量，從而為數據驅動的數字化企業提供源動力，而提到數據質量問題，做過BI、數倉的同學一定知道，這是一個技術和業務「經常打架」相互推諉的問題。
某企業數據問題根因分析魚骨圖
產生數據質量問題的原因有很多，有業務方面的、有管理方面的、也有技術方面的，按照80/20法則，80%的問題是由20%的原因造成起的。所以，如果能夠解決這20%的問題，就能得到80%的改進。
目標：分析並找到數據質量問題產生的根本原因，制定行之有效的解決方案；
技術工具：頭腦風暴、5W1H、SWOT、因果（魚刺）圖、帕拉圖等；
輸入：數據問題列表、數據U/C矩陣、數據治理現狀分析報告、數據治理評估結果；
輸出：數據質量評估結果、對業務的潛在影響和根本原因。
5、業務影響及實施優先順序評估
通過數據治理成熟度評估，從組織、流程、制度、人員、技術等方面找到企業在數據治理的待提升的領域和環節，再通過數據質量根因分析找到數據質量問題發生的根本原因，進一步明確了數據治理的目標和內容。再接下來，就需要確定數據治理策略，定義數據治理的實施優先順序。
某企業主數據治理實施優先順序評估
不同的數據治理領域解決的是不同的問題，而數據治理的每個領域都有它的實施難點，對企業來說，需要從業務的影響程度，問題的緊急程度、實施的難易程度等多個維度進行分析和權衡，從而找到符合企業需求並滿足企業發展的方案。
目標：確定數據治理核心領域和支撐體系的建設/實施優先順序；
技術工具：四象限法則（分別從業務影響程度/實施難以程度，問題重要程度/問題緊急程度繪制優先順序矩陣）、KANO模型
輸入：數據治理成熟度能力評估結果、數據質量問題根因分析結果；
輸出：數據治理實施優先順序策略
6、制定數據治理行動路線和計劃
路線圖是使用特定技術方案幫助達到短期或者長期目標的計劃，用於新產品、項目或技術領域的開發，是指應用簡潔的圖形、表格、文字等形式描述技術變化的步驟或技術相關環節之間的邏輯關系。路線圖是一種目標計劃，就是把未來計劃要做的事列出來，直至達到某一個目標，就好像沿著地圖路線一步一步找到終點一樣，故稱路線圖。
某企業數據治理實施路線圖
企業數據治理的實施路線圖的制定是以企業數據戰略——願景和使命為綱領，以急用優先為原則，以分步實施為策略進行了整體設計和規劃。實施路線圖主要包含的內容：分幾個階段實施，每個階段的目標、工作內容、時間節點要求、環境條件等。筆者觀點：任何一個企業的數據治理都不是一蹴而就，一步到位的，需要循序漸進、持續優化！實施路線圖就是基於此產生的，因此說數據治理實施路線圖也是說服利益相關者支持的一個重要手段。
目標：確定數據治理的階段以及每個階段的目標；
技術工具：路線圖法
輸入：數據治理成熟度能力評估結果、業務影響及實施優先順序評估結果；
輸出：數據治理實施路線圖或稱階段目標計劃
7、制定數據治理詳細實施方案
數據治理詳細實施方案是用於指導主數據的各項實施工作，一般包括：數據治理核心領域、數據治理支撐體系、數據治理項目管理三個方面。
數據治理總體框架圖
數據治理核心領域包括：數據架構、數據服務、元數據管理、數據質量管理、數據標准管理、主數據管理、數據安全管理、數據生命周期管理。
數據治理支撐體系包括：組織（組織架構、組織層次、崗位職責）、制度（管控模式、規章制度、考核機制）、流程（歸口部門、管理流程、流程任務等）、技術（數據集成、數據清洗、數據開發、數據應用、數據運營、支撐平台、實施方案等）。
數據治理項目管理方案包括：項目組隊、項目計劃、質量保證計劃、配置管理計劃、培訓和售後等。
關於數據治理的核心領域，詳見筆者之前分享的數據治理框架解讀系列文章。
關於數據治理的支撐體系，詳見筆者之前分享的數據治理成功關鍵要素系列文章。
目標：基於數據質量根因分析、業務影響和實施優先順序評估結果，制定詳細實施方案；
輸入：業務影響及實施優先順序評估結果，行動路線和計劃；
輸出：數據治理詳細實施方案。
8、數據治理實施過程式控制制
數據治理實施過程式控制制是對數據治理項目的范圍控制、進度控制、質量控制和成本控制，通過對企業的各項資源的合理協調與利用，而達成的數據治理目標的各種措施。從項目管理的角度來講也是項目管理的黃金三角：范圍、時間、質量、成本。
任何項目的質量和進度是需要良好的項目管理來保證的，數據治理也一樣。與傳統的軟體工程項目不同，數據治理項目有著范圍邊界模糊、影響范圍廣、短期難見效、實施周期長等特點：
①范圍邊界模糊，數據治理涉及到的關鍵領域如元數據管理、數據質量管理、數據標准管理、主數據管理等很多是存在交叉的，邊界很難界定，例如：實施數據質量管理項目，會涉及元數據管理、數據標准管理等，同樣一個元數據管理項目也會涉及數據標准和數據質量。
②影響范圍廣，數據治理的實施不是一個部門能夠完成的，是需要從高級管理層、到各業務部門、信息部門通力協作，共同完成的；
③短期難見效，數據治理項目實施完成後，其數據治理的效果被每個業務點滴操作所「稀釋」，並不像其他項目，例如BI，那樣明顯的體現出來，所以主導數據治理的部門會經常遭到質疑。
④實施周期長，在沒有清晰的數據治理目標和范圍約定的情況下，數據治理是一個「無底洞」。所以，在實施數據治理項目之前制定好實施路線圖和詳細的實施方案就顯得格外重要（第6、7步）。
目標：通過對數據治理項目實施過程的進度控制、質量控制和成本控制以實現數據治理的目標；
技術工具：PP（項目計劃）、PMC（項目控制）、IPM（集成項目管理）、RSKM（風險管理）——CMMI過程域；
輸入：6-7步的輸出：數據治理實施路線圖，數據治理詳細實施方案；
輸出：各項項目控制措施，例如：項目計劃、SOW、項目風險列表、項目報告、項目總結等；
9、監控評估數據治理實施效果
隨著大數據技術的不斷發展，應當從企業的全局數據治理環境的角度，明確數據治理關鍵技術運用及其標准規范，構建成效評估指標體系，進行治理效果評價；並運用數據治理能力成熟度模型再次評估，界定數據管理層次，從而使得跨系統、跨業務、跨部門的數據治理體系的建設與實施能夠通過各方協作順利進行，實現卓越數據治理，進而通過數據驅動業務、數據驅動管理和運營以實現企業的降本、增效、提質、創新。
某企業數據治理看板（數據已脫敏）
數據治理成效評估指標體系應根據企業及數據治理項目的實際情況制定，一般包括：時間性、數量性、完整性、准確性四個維度。
①時間性即數據的及時性。該維度主要通過源業務系統數據接入的上報及時性、接入及時性等方面進行核對。通過分析月指標、周指標、日指標的數據及時率，得出在規定時間和頻度周期內接入系統的比例，以此反映數據接入及時性。
②數量性。該維度是從數據存量，數據增量，數據訪問量，數據交換量、數據使用量等指標反映數據的使用情況，可以分為月度指標、周指標、日指標、時分指標等。
③准確性。這個維度主要由各類數據中邏輯的准確性、數據值的准確性、數據頻段和欄位之間的准確性以及數據的精度等內容組成。該准確率同樣包括：月度、每周、每日等准確率指標。
④完整性。此維度主要以單元維度完整性、數據業務維度組合完整性、索引值完整性等不同方面進行核對，是驗證數據質量完整性的主要組成部分，包括月度指標、周指標、日指標數據的完整性等內容。
目標：檢驗各項數據治理指標的落實情況，查漏補缺，夯實數據治理效果；
技術工具：數據治理效果的評價指標體系、各種數據圖表工具；
輸入：數據治理效果評估指標；
輸出：數據治理評估的月報、周報、日報等；
10、數據治理持續改進
數據治理模式應業務化、常態化，不應是一個項目、「一陣風」的模式。
圖片源自互聯網
數據治理工作應向企業生產、銷售業務一樣作為一項重點的業務工作來開展，構建專業的數據治理組織，設置合適的崗位權責，建立相應的管理流程和制度，讓數據標准貫徹到每個業務環節，形成一種常態的工作。在筆者看來，在數據源頭加強企業數據的治理，讓常態化治理成為日常業務，才能從根本上徹底解決企業數據質量的各種問題，讓數據真正轉化為企業資產，以實現數據驅動流程優化、數據驅動業務創新、數據驅動管理決策的目標。
目標：數據治理常態化，持續提升數據質量，驅動流程優化和管理創新。
輸入：持續的、規范的、標準的各項業務操作；數據治理監控的各項指標和報告；
輸出：持續輸出的高質量的數據；
博主觀點：原理大家都懂，實踐時困難重重。在專家的指導下，應用適當的工具可讓理論轉化為現實。華矩科技，專業的數據治理服務與技術提供商。