① 大数据专业的发展前景怎么样
前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。
大数据的择业岗位有：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
② 大数据专业学起来会不会很累作为过来人你推荐该专业吗
大数据专业学起来会不会很累？不会，最先，软件工程专业确实是塑造大数据方向硕士研究生的关键技术专业之一，在大数据专业开设以前，大数据方向的专业性人才通常都是在应用统计学和计算机专业技术专业塑造，可是如果把大数据专业仅仅是当做软件工程专业或者是统计学专业都是较为片面性的，大数据专业即是一个交叉科学，与此同时大数据专业也是有自身单独的学科体系。
③ 学习大数据分析有前景吗，好不好就业
当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大? 根据LinkedIn(领英)发布的《2016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。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。
大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：1、不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 2、完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成; 3、数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢? 基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。
来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩? 王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。从上文中我们可以看出，未来十年大数据行业都是热门的，也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。各行业的生态产业链都将联系在一起，大数据的发展前景是非常大的，所以大数据培训就业在目前看来是非常靠谱的，千锋教育致力打造高端大数据人才，想学大数据的朋友要抓住这个机会，给自己的梦想一个起飞的平台。
④ 帮考网是什么
帮考是一家在线培训机构，主要是金融行业的考前培训，证券，基金，银行，期货还有一些财会，建筑类的考试。
成立于2005年，老牌子了，主要是做题库的，口碑不错，行业领导品牌
⑤ 暑假怎么在家就能帮助孩子查漏补缺
让孩子做综合卷子，做卷子最能反应出他的平均水平，然后根据他错的地方进行讲解重点训练
⑥ 数据科学与大数据技术很火，这专业真那么好么
专业好不好我不敢说，但是作为一个计算机专业的从业者，我个人认为大数据技术这个专业就业情况还是比较好的。工资也拿的不错，而且大数据这个专业笼罩了人生活的方方面面。比如每次春运的时候，国家都要统一协调车次和其他的选项。有了大数据技术之后，就更加方便和快捷了。
- 4、无论是什么专业，大学都应该是人生中最累的时间。
很多同学潜意识中都认为大学是非常放松的时间段。但是实际上，如果想要让自己在进入社会的时候拥有更好的竞争力，那么大学绝对不是一个轻松的时间段，反而和高三一样很累，甚至更累。因为你除了正常的学业任务，还要学会出去兼职。
⑦ 怎么说科大讯飞AI学习机可以帮忙查漏补缺
科大讯飞AI学习机T10是率先提出个性化精准学理念的，依托AI和大数据精准分析孩子学情，制定个性化精准学习路径，确实效果很好。知识图谱可以显示出知识点掌握情况，也的确能够起到查漏补缺的效果。希望能给您提供帮助，求给大大的赞。
⑧ 英语四级考到600分
综述：英语四级考到600分要好好学习，巩固知识。
英语四级考试目的是推动大学英语教学大纲的贯彻执行，对大学生的英语能力进行客观、准确的测量，为提高我国大学英语课程的教学质量服务。
多卷多题：
四六级考试采用“多卷多题”的形式进行，即每个考场采用三套不同的试卷，仅听力部分使用相同试题。此举的目的在于使考试更加公平，更加合理。
参考资料来源：网络－大学英语四级考试
⑨ 大数据专业会不会看似高大上实际是个坑
先说前景
大数据专业的确是个非常有前景的专业，它是这个时代决定的，大数据专业是被看好的。且大数据不是什么新行业，已经十几年了很成熟，只是说近几年开始大力发展，市场人才需求量持续增加。
从薪资来看
就去年毕业生的薪资待遇来看，大厂的AI和大数据人才的薪资为30w左右，最高达50w，从学历分布来看，本科和研究生认识占比超95%，并且AI工程师的整体年龄都趋于年轻化。
就业方向
大数据专业未来就业有几个方向，看你是往工程方向走还是往数据分析方向走。工程方面会有数据仓库开发和数据平台开发两类。
数据分析会离业务最近，数据仓库处于技术与业务之间，数据平台开发会处于技术底层。
如何学习？
自学或者报班
先谈下我对报班的看法：报班是节省你时间，更好的入门的一个方式。成本就是：钱
个人觉得也不用排斥培训班，坦然接收就好，培训班里有老师和同学们互相交流，还能多认识一些人脉，还是一个挺好的选择。
如果时间或者金钱不允许，可不可以自学？也可以。
首先，多看书，多看论坛，关注一些有价值的公众号，里面会有很完善的知识体系。
学大数据技术的同时，不要忘记计算机基础知识，数据结构 操作系统 数据库原理等等。
相对来说自学会比报班的难度大很多，精力付出也多，不过能节约成本就是了。#大数据##找工作#
⑩ 数据治理十步法
以下文章来源于谈数据 ，作者石秀峰
1、找症状，明确目标
任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。企业中普遍存在的数据质量问题有：数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等。
由于这些数据问题的存在对业务的开展和业务部门之间的沟通造成了较大的困扰，产生了很大的成本；各异构的系统中数据不一致，导致业务系统之间的应用集成无法开展；数据质量差无法支撑数据分析，分析结果与实际偏差较大。然而要实现数据驱动管理、数据驱动业务的目标，没有高质量的数据支撑是行不通的。
目标：企业实施数据治理的第一步，就是要明确数据治理的目标，理清数据治理的关键点。
技术工具：实地调研、高层访谈、组织架构图。
输入：企业数据战略规划，亟待解决的业务问题，经营发展需求，业务需求等；
输出：数据治理的初步沟通方案，项目任务书，工作计划表；
2、理数据，现状分析
针对企业数据治理所处的内外部环境，从组织、人员、流程、数据四个方面入手，进行数据治理现状的分析。
某企业数据治理痛点分析
组织方面：是否有专业的数据治理组织，是否明确岗位职责和分工。
人员方面：数据人才的资源配置情况，包括数据标准化人员、数据建模人员，数据分析人员，数据开发人员等，以及数据人才的占比情况。
流程方面：数据管理的现状，是否有归口管理部门，是否有数据管理的流程、流程各环节的数据控制情况等；
数据方面：梳理数据质量问题列表，例如：数据不一致问题，数据不完整，数据不准确、数据不真实、数据不及时、数据关系混乱，以及数据的隐私与安全问题等。
目标：分析企业数据管理和数据质量的现状，确定初步数据治理成熟度评估方案。
技术工具：实地访谈、调研表、数据质量问题评议表、关键数据识别方法论（例如：主数据特征识别法）；
输入：需求及现状调研表、访谈记录、数据样本、数据架构、数据管理制度和流程文件；
输出：数据问题列表、数据U/C矩阵、数据治理现状分析报告、数据治理评估方案；
3、数据治理成熟度评估
数据治理成熟度反映了组织进行数据治理所具备的条件和水平，包括元数据管理、数据质量管理、业务流程整合、主数据管理和信息生命周期管理。
CMMI DMM数据管理能力成熟度评估模型
数据治理成熟度评估是利用标准的成熟度评估工具结合行业最佳实践，针对企业的数据治理现状进行的客观评价和打分，找到企业数据治理的短板，以便制定切实可行的行动方案。数据治理成熟度结束后形成初步的行动方案，一般包括数据治理战略，数据治理指标，数据治理规则，数据治理权责。数据治理愿景和使命是数据治理的整体目标；数据治理指标定义了数据治理目标的衡量方法；数据治理规则和定义包括与数据相关的政策、标准、合规要求、业务规则和数据定义等；权利和职责规定了由谁来负责制订数据相关的决策、何时实施、如何实施，以及组织和个人在数据治理策略中该做什么。
目标：结合业界标准的数据治理成熟度模型，根据企业管理和业务需求进行数据治理成熟的评估，形成初步的数据治理策略和行动路线。
技术工具：数据治理评估模型，例如：DCMM，CMMI DMM，IBM数据治理成熟度评估模型等；
输入：第2步的输入以及数据治理评估模型、数据治理评估工具（评估指标、打分表等）；
输出：数据治理评估结果，数据治理策略，初步的行动方案；
4、数据质量问题根因分析
数据治理的目的是解决数据质量问题提升数据质量，从而为数据驱动的数字化企业提供源动力，而提到数据质量问题，做过BI、数仓的同学一定知道，这是一个技术和业务“经常打架”相互推诿的问题。
某企业数据问题根因分析鱼骨图
产生数据质量问题的原因有很多，有业务方面的、有管理方面的、也有技术方面的，按照80/20法则，80%的问题是由20%的原因造成起的。所以，如果能够解决这20%的问题，就能得到80%的改进。
目标：分析并找到数据质量问题产生的根本原因，制定行之有效的解决方案；
技术工具：头脑风暴、5W1H、SWOT、因果（鱼刺）图、帕拉图等；
输入：数据问题列表、数据U/C矩阵、数据治理现状分析报告、数据治理评估结果；
输出：数据质量评估结果、对业务的潜在影响和根本原因。
5、业务影响及实施优先级评估
通过数据治理成熟度评估，从组织、流程、制度、人员、技术等方面找到企业在数据治理的待提升的领域和环节，再通过数据质量根因分析找到数据质量问题发生的根本原因，进一步明确了数据治理的目标和内容。再接下来，就需要确定数据治理策略，定义数据治理的实施优先级。
某企业主数据治理实施优先级评估
不同的数据治理领域解决的是不同的问题，而数据治理的每个领域都有它的实施难点，对企业来说，需要从业务的影响程度，问题的紧急程度、实施的难易程度等多个维度进行分析和权衡，从而找到符合企业需求并满足企业发展的方案。
目标：确定数据治理核心领域和支撑体系的建设/实施优先级；
技术工具：四象限法则（分别从业务影响程度/实施难以程度，问题重要程度/问题紧急程度绘制优先级矩阵）、KANO模型
输入：数据治理成熟度能力评估结果、数据质量问题根因分析结果；
输出：数据治理实施优先级策略
6、制定数据治理行动路线和计划
路线图是使用特定技术方案帮助达到短期或者长期目标的计划，用于新产品、项目或技术领域的开发，是指应用简洁的图形、表格、文字等形式描述技术变化的步骤或技术相关环节之间的逻辑关系。路线图是一种目标计划，就是把未来计划要做的事列出来，直至达到某一个目标，就好像沿着地图路线一步一步找到终点一样，故称路线图。
某企业数据治理实施路线图
企业数据治理的实施路线图的制定是以企业数据战略——愿景和使命为纲领，以急用优先为原则，以分步实施为策略进行了整体设计和规划。实施路线图主要包含的内容：分几个阶段实施，每个阶段的目标、工作内容、时间节点要求、环境条件等。笔者观点：任何一个企业的数据治理都不是一蹴而就，一步到位的，需要循序渐进、持续优化！实施路线图就是基于此产生的，因此说数据治理实施路线图也是说服利益相关者支持的一个重要手段。
目标：确定数据治理的阶段以及每个阶段的目标；
技术工具：路线图法
输入：数据治理成熟度能力评估结果、业务影响及实施优先级评估结果；
输出：数据治理实施路线图或称阶段目标计划
7、制定数据治理详细实施方案
数据治理详细实施方案是用于指导主数据的各项实施工作，一般包括：数据治理核心领域、数据治理支撑体系、数据治理项目管理三个方面。
数据治理总体框架图
数据治理核心领域包括：数据架构、数据服务、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、主数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理。
数据治理支撑体系包括：组织（组织架构、组织层次、岗位职责）、制度（管控模式、规章制度、考核机制）、流程（归口部门、管理流程、流程任务等）、技术（数据集成、数据清洗、数据开发、数据应用、数据运营、支撑平台、实施方案等）。
数据治理项目管理方案包括：项目组队、项目计划、质量保证计划、配置管理计划、培训和售后等。
关于数据治理的核心领域，详见笔者之前分享的数据治理框架解读系列文章。
关于数据治理的支撑体系，详见笔者之前分享的数据治理成功关键要素系列文章。
目标：基于数据质量根因分析、业务影响和实施优先级评估结果，制定详细实施方案；
输入：业务影响及实施优先级评估结果，行动路线和计划；
输出：数据治理详细实施方案。
8、数据治理实施过程控制
数据治理实施过程控制是对数据治理项目的范围控制、进度控制、质量控制和成本控制，通过对企业的各项资源的合理协调与利用，而达成的数据治理目标的各种措施。从项目管理的角度来讲也是项目管理的黄金三角：范围、时间、质量、成本。
任何项目的质量和进度是需要良好的项目管理来保证的，数据治理也一样。与传统的软件工程项目不同，数据治理项目有着范围边界模糊、影响范围广、短期难见效、实施周期长等特点：
①范围边界模糊，数据治理涉及到的关键领域如元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、主数据管理等很多是存在交叉的，边界很难界定，例如：实施数据质量管理项目，会涉及元数据管理、数据标准管理等，同样一个元数据管理项目也会涉及数据标准和数据质量。
②影响范围广，数据治理的实施不是一个部门能够完成的，是需要从高级管理层、到各业务部门、信息部门通力协作，共同完成的；
③短期难见效，数据治理项目实施完成后，其数据治理的效果被每个业务点滴操作所“稀释”，并不像其他项目，例如BI，那样明显的体现出来，所以主导数据治理的部门会经常遭到质疑。
④实施周期长，在没有清晰的数据治理目标和范围约定的情况下，数据治理是一个“无底洞”。所以，在实施数据治理项目之前制定好实施路线图和详细的实施方案就显得格外重要（第6、7步）。
目标：通过对数据治理项目实施过程的进度控制、质量控制和成本控制以实现数据治理的目标；
技术工具：PP（项目计划）、PMC（项目控制）、IPM（集成项目管理）、RSKM（风险管理）——CMMI过程域；
输入：6-7步的输出：数据治理实施路线图，数据治理详细实施方案；
输出：各项项目控制措施，例如：项目计划、SOW、项目风险列表、项目报告、项目总结等；
9、监控评估数据治理实施效果
随着大数据技术的不断发展，应当从企业的全局数据治理环境的角度，明确数据治理关键技术运用及其标准规范，构建成效评估指标体系，进行治理效果评价；并运用数据治理能力成熟度模型再次评估，界定数据管理层次，从而使得跨系统、跨业务、跨部门的数据治理体系的建设与实施能够通过各方协作顺利进行，实现卓越数据治理，进而通过数据驱动业务、数据驱动管理和运营以实现企业的降本、增效、提质、创新。
某企业数据治理看板（数据已脱敏）
数据治理成效评估指标体系应根据企业及数据治理项目的实际情况制定，一般包括：时间性、数量性、完整性、准确性四个维度。
①时间性即数据的及时性。该维度主要通过源业务系统数据接入的上报及时性、接入及时性等方面进行核对。通过分析月指标、周指标、日指标的数据及时率，得出在规定时间和频度周期内接入系统的比例，以此反映数据接入及时性。
②数量性。该维度是从数据存量，数据增量，数据访问量，数据交换量、数据使用量等指标反映数据的使用情况，可以分为月度指标、周指标、日指标、时分指标等。
③准确性。这个维度主要由各类数据中逻辑的准确性、数据值的准确性、数据频段和字段之间的准确性以及数据的精度等内容组成。该准确率同样包括：月度、每周、每日等准确率指标。
④完整性。此维度主要以单元维度完整性、数据业务维度组合完整性、索引值完整性等不同方面进行核对，是验证数据质量完整性的主要组成部分，包括月度指标、周指标、日指标数据的完整性等内容。
目标：检验各项数据治理指标的落实情况，查漏补缺，夯实数据治理效果；
技术工具：数据治理效果的评价指标体系、各种数据图表工具；
输入：数据治理效果评估指标；
输出：数据治理评估的月报、周报、日报等；
10、数据治理持续改进
数据治理模式应业务化、常态化，不应是一个项目、“一阵风”的模式。
图片源自互联网
数据治理工作应向企业生产、销售业务一样作为一项重点的业务工作来开展，构建专业的数据治理组织，设置合适的岗位权责，建立相应的管理流程和制度，让数据标准贯彻到每个业务环节，形成一种常态的工作。在笔者看来，在数据源头加强企业数据的治理，让常态化治理成为日常业务，才能从根本上彻底解决企业数据质量的各种问题，让数据真正转化为企业资产，以实现数据驱动流程优化、数据驱动业务创新、数据驱动管理决策的目标。
目标：数据治理常态化，持续提升数据质量，驱动流程优化和管理创新。
输入：持续的、规范的、标准的各项业务操作；数据治理监控的各项指标和报告；
输出：持续输出的高质量的数据；
博主观点：原理大家都懂，实践时困难重重。在专家的指导下，应用适当的工具可让理论转化为现实。华矩科技，专业的数据治理服务与技术提供商。