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谷歌數(shù)據(jù)分析師證書（谷歌數(shù)據(jù)分析師證書有用嗎）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-13 12:59:06 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 68

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于谷歌數(shù)據(jù)分析師證書的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、自動(dòng)化來了,數(shù)據(jù)分析師會(huì)失業(yè)么?
2、面試數(shù)據(jù)分析師的常見問題
3、大數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別？
4、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析有前景嗎，好不好就業(yè)？

谷歌數(shù)據(jù)分析師證書（谷歌數(shù)據(jù)分析師證書有用嗎）

一、自動(dòng)化來了,數(shù)據(jù)分析師會(huì)失業(yè)么?

英國皇家統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)去年的一份報(bào)告指出，數(shù)據(jù)分析師與崗位明顯處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。聯(lián)合創(chuàng)始人之一,西北大學(xué)教授Kristian Hammond認(rèn)為自動(dòng)統(tǒng)計(jì)能夠提高數(shù)據(jù)分析師的工作效率。

數(shù)據(jù)已經(jīng)是很多組織的不能承受之輕。

小到抗癌中心或是廣告分發(fā)公司，大到國家的治理，大量的數(shù)據(jù)分析都是必不可少的。英國皇家統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)去年的一份報(bào)告指出，數(shù)據(jù)分析師與崗位明顯處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。LinkedIn也指出，標(biāo)識自己擁有數(shù)據(jù)分析技能的應(yīng)聘者在去年更受雇主青睞。

自動(dòng)化軟件能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，生成相關(guān)報(bào)告，這無疑能夠?yàn)榉治鎏峁┝吮憷?/p>

谷歌的大手筆

由谷歌公司牽頭，一批研究者日前正在開發(fā)可供數(shù)據(jù)分析師操作的自動(dòng)化軟件，希望能將復(fù)雜精密的統(tǒng)計(jì)過程普適化。當(dāng)輸入原始數(shù)據(jù)之后，這款軟件便會(huì)用語言和圖標(biāo)來描述分析所得的數(shù)據(jù)趨勢。

劍橋大學(xué)信息工程教授Zoubin Ghahramani認(rèn)為，這款軟件是不會(huì)讓分析師們丟飯碗的：

“軟件的出現(xiàn)當(dāng)然不會(huì)取代分析師們的工作，但的確幫了大忙，它有時(shí)可以發(fā)掘一些常規(guī)分析無法企及的新發(fā)現(xiàn)?！?/p>

對于電腦來說，大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)根本就是小菜一碟，由此而生的數(shù)據(jù)分析軟件也擁有了巨大的市場潛力。盡管如此，人們的創(chuàng)造性和專業(yè)性對于數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理和闡述而言依然是不可或缺的。

Ghahramani最近獲得了谷歌高達(dá)75萬美金的投資。在今年晚些時(shí)候，軟件將會(huì)上架。他也表示，未來將會(huì)對商業(yè)化版本進(jìn)行嘗試和探索。

這款軟件首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用最簡單的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；

之后運(yùn)用更多的數(shù)學(xué)方法，篩選最佳分析；

最后，最佳的數(shù)學(xué)模型便會(huì)生成最終的書面報(bào)告。

舉個(gè)例子。如果軟件獲取了航班的十年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，它會(huì)產(chǎn)生一份九頁的報(bào)告，內(nèi)含四項(xiàng)預(yù)測性的數(shù)據(jù)分析。不過，報(bào)告只會(huì)以數(shù)據(jù)為唯一憑據(jù)。例如，每年夏天的航班數(shù)據(jù)會(huì)有波動(dòng)，但軟件并不會(huì)聯(lián)想到這和假期度假有關(guān)。不過按照Ghahramani的說法，這仍然為人工的數(shù)據(jù)分析提供了著力點(diǎn)。

如果自動(dòng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)真如想象的一樣，成為了商業(yè)化的一款產(chǎn)品，它將為大量企業(yè)解決數(shù)據(jù)處理上的問題。

同行怎么看？

本周，一家名為Skytree的公司發(fā)布了首款商業(yè)化的數(shù)據(jù)分析工具“自動(dòng)建模者”?？蛻舭ūｋU(xiǎn)業(yè)及信用卡公司，以防止不法分子的欺詐行為。軟件能夠自動(dòng)選擇最佳模型，并且完成數(shù)據(jù)處理。不過比起前面提到的概念，后者尚無法生成書面報(bào)告。

Skytree的主負(fù)責(zé)人，兼任Georgia Tech教授助理的Alex Gray認(rèn)為關(guān)于自動(dòng)統(tǒng)計(jì)的研究非常有趣，但對于大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)來說，軟件尚無法完全勝任。

另一家公司Narrative Science則提供了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為書面報(bào)告的統(tǒng)計(jì)服務(wù)。聯(lián)合創(chuàng)始人之一，西北大學(xué)教授Kristian Hammond認(rèn)為自動(dòng)統(tǒng)計(jì)能夠提高數(shù)據(jù)分析師的工作效率。

但大部分商界人士對數(shù)學(xué)建模并不了解，Hammond說道：

“（商業(yè)人士）所關(guān)心的是，在凌晨1點(diǎn)到6點(diǎn)減少50%的工廠活動(dòng)，是否能夠節(jié)約開支?！?/p>

生成的報(bào)告如果給那些不熟悉數(shù)據(jù)的人閱讀，則如同天書一樣。

盡管科技能夠極大程度地完成繁瑣而復(fù)雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作，但是人的力量依然不可忽視。畢竟人是理智和情感兼?zhèn)涞膭?dòng)物，冰冷的數(shù)據(jù)即使再精確，賦予了人的理解和解釋才能具有意義啊。

二、面試數(shù)據(jù)分析師的常見問題

面試數(shù)據(jù)分析師的常見問題。數(shù)據(jù)分析師指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。那么在應(yīng)聘數(shù)據(jù)分析師這一職位的求職者會(huì)面臨哪些面試問題呢？

1、告訴我二個(gè)分析或者計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)項(xiàng)目？你是如何對其結(jié)果進(jìn)行衡量的？

2、如何讓一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結(jié)數(shù)據(jù)從而得到一干凈的數(shù)據(jù)庫？

3、什么是：提升值、關(guān)鍵績效指標(biāo)、強(qiáng)壯性、模型按合度、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、2/8原則？

4、什么是：協(xié)同過濾、n-grams, map reduce、余弦距離？

5、點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)應(yīng)該是實(shí)時(shí)處理？為什么？哪部分應(yīng)該實(shí)時(shí)處理？

6、如何設(shè)計(jì)一個(gè)解決抄襲的方案？

7、如何檢驗(yàn)一個(gè)個(gè)人支付賬戶都多個(gè)人使用？

8、什么是概率合并(AKA模糊融合)？使用SQL處理還是其它語言方便？對于處理半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)你會(huì)選擇使用哪種語言？

9、你認(rèn)為哪個(gè)更好：是好的數(shù)據(jù)還是好模型？同時(shí)你是如何定義“好”？存在所有情況下通用的模型嗎？有你沒有知道一些模型的定義并不是那么好？

10、你最喜歡的編程語言是什么？為什么？

11、你是如何處理缺少數(shù)據(jù)的？你推薦使用什么樣的處理技術(shù)？

12、什么是大數(shù)據(jù)的詛咒？

13、對于你喜歡的統(tǒng)計(jì)軟件告訴你喜歡的與不喜歡的3個(gè)理由。

14、SAS, R, Python, Perl語言的區(qū)別是？

15、你喜歡TD數(shù)據(jù)庫的什么特征？

16、你參與過數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)嗎？

17、你是否參與過儀表盤的設(shè)計(jì)及指標(biāo)選擇？你對于商業(yè)智能和報(bào)表工具有什么想法？

18、請舉例說明mapreduce是如何工作的？在什么應(yīng)用場景下工作的很好？云的安全問題有哪些？

19、如何你打算發(fā)100萬的營銷活動(dòng)郵件。你怎么去優(yōu)化發(fā)送？你怎么優(yōu)化反應(yīng)率？能把這二個(gè)優(yōu)化份開嗎？

20、如果有幾個(gè)客戶查詢ORACLE數(shù)據(jù)庫的效率很低。為什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同時(shí)可以更好處理大數(shù)量輸出？

21、如何把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)？這是否真的有必要做這樣的轉(zhuǎn)換？把數(shù)據(jù)存成平面文本文件是否比存成關(guān)系數(shù)據(jù)庫更好？

22、什么是哈希表碰撞攻擊？怎么避免？發(fā)生的頻率是多少？

23、如何判別mapreduce過程有好的負(fù)載均衡？什么是負(fù)載均衡？

24、你處理過白名單嗎？主要的規(guī)則？(在欺詐或者爬行檢驗(yàn)的情況下)

25、(在內(nèi)存滿足的情況下)你認(rèn)為是100個(gè)小的哈希表好還是一個(gè)大的哈希表，對于內(nèi)在或者運(yùn)行速度來說？對于數(shù)據(jù)庫分析的評價(jià)？

26、為什么樸素貝葉斯差？你如何使用樸素貝葉斯來改進(jìn)爬蟲檢驗(yàn)算法？

27、普通線性回歸模型的缺陷是什么？你知道的其它回歸模型嗎？

28、什么是星型模型？什么是查詢表？

29、你可以使用excel建立邏輯回歸模型嗎？如何可以，說明一下建立過程？

30、在SQL, Perl, C++, Python等編程過程上，待為了提升速度優(yōu)化過相關(guān)代碼或者算法嗎？如何及提升多少？

31、使用5天完成90%的精度的解決方案還是花10天完成100%的精度的解決方案？取決于什么內(nèi)容？

32、定義：QA(質(zhì)量保障)、六西格瑪、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。好的與壞的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)能否舉個(gè)案例？

33、什么是敏感性分析？擁有更低的敏感性(也就是說更好的強(qiáng)壯性)和低的預(yù)測能力還是正好相反好？你如何使用交叉驗(yàn)證？你對于在數(shù)據(jù)集中插入噪聲數(shù)據(jù)從而來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷拿舾行缘南敕ㄈ绾慰矗?/p>

34、你認(rèn)為葉數(shù)小于50的決策樹是否比大的好？為什么？

35、保險(xiǎn)精算是否是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支？如果不是，為何如何？

36、給出一個(gè)不符合高斯分布與不符合對數(shù)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)案例。給出一個(gè)分布非常混亂的數(shù)案例。

37、你如何建議一個(gè)非參數(shù)置信區(qū)間？

38、你如何證明你帶來的算法改進(jìn)是真的有效的與不做任何改變相比？你對A/B測試熟嗎？

39、為什么說均方誤差不是一個(gè)衡量模型的好指標(biāo)？你建議用哪個(gè)指標(biāo)替代？

40、對于一下邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在過去15年中這些技術(shù)做了哪些大的改進(jìn)？

41、除了主成分分析外你還使用其它數(shù)據(jù)降維技術(shù)嗎？你怎么想逐步回歸？你熟悉的逐步回歸技術(shù)有哪些？什么時(shí)候完整的數(shù)據(jù)要比降維的數(shù)據(jù)或者樣本好？

42、如何創(chuàng)建一個(gè)關(guān)鍵字分類？

43、你熟悉極值理論、蒙特卡羅邏輯或者其它數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法以正確的評估一個(gè)稀疏事件的發(fā)生概率？

44、什么是歸因分析？如何識別歸因與相關(guān)系數(shù)？舉例。

45、如何定義與衡量一個(gè)指標(biāo)的預(yù)測能力？

46、如何為欺詐檢驗(yàn)得分技術(shù)發(fā)現(xiàn)最好的規(guī)則集？你如何處理規(guī)則冗余、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和二者的本質(zhì)問題？一個(gè)規(guī)則集的近似解決方案是否可行？如何尋找一個(gè)可行的近似方案？你如何決定這個(gè)解決方案足夠好從而可以停止尋找另一個(gè)更好的？

47、什么是概念驗(yàn)證？

48、什么是僵尸網(wǎng)絡(luò)？如何進(jìn)行檢測？

49、你有使用過API接口的經(jīng)驗(yàn)嗎？什么樣的API？是谷歌還是亞馬遜還是軟件即時(shí)服務(wù)？

50、什么時(shí)候自己編號代碼比使用數(shù)據(jù)科學(xué)者開發(fā)好的軟件包更好？

51、可視化使用什么工具？在作圖方面，你如何評價(jià)Tableau？R？SAS？在一個(gè)圖中有效展現(xiàn)五個(gè)維度？

52、是假陽性好還是假陰性好？

53、你主要與什么樣的客戶共事：內(nèi)部、外部、銷售部門/財(cái)務(wù)部門/市場部門/IT部門的人？有咨詢經(jīng)驗(yàn)嗎？與供應(yīng)商打過交道，包括供應(yīng)商選擇與測試。

54、你熟悉軟件生命周期嗎？及IT項(xiàng)目的生命周期，從收入需求到項(xiàng)目維護(hù)？

55、什么是cron任務(wù)？

56、你是一個(gè)獨(dú)身的編碼人員？還是一個(gè)開發(fā)人員？或者是一個(gè)設(shè)計(jì)人員？

57、什么讓一個(gè)圖形使人產(chǎn)生誤解、很難去讀懂或者解釋？一個(gè)有用的圖形的特征？

58、你熟悉價(jià)格優(yōu)化、價(jià)格彈性、存貨管理、競爭智能嗎？分別給案例。

59、Zillow’s算法是如何工作的？

60、如何檢驗(yàn)為了不好的目的還進(jìn)行的虛假評論或者虛假的FB帳戶？

61、你如何創(chuàng)建一個(gè)新的匿名數(shù)字帳戶？

62、你有沒有想過自己創(chuàng)業(yè)？是什么樣的想法？

63、你認(rèn)為帳號與密碼輸入的登錄框會(huì)消失嗎？它將會(huì)被什么替代？

64、你用過時(shí)間序列模型嗎？時(shí)滯的相關(guān)性？相關(guān)圖？光譜分析？信號處理與過濾技術(shù)？在什么樣的場景下？

65、哪位數(shù)據(jù)科學(xué)有你最佩服？從哪開始？

66、你是怎么開始對數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣的？

67、你覺得下一個(gè)20年最好的5個(gè)預(yù)測方法是？

68、什么是推薦引擎？它是如何工作的？

69、什么是精密測試？如何及什么時(shí)候模擬可以幫忙我們不使用精密測試？

70、你認(rèn)為怎么才能成為一個(gè)好的數(shù)據(jù)科學(xué)家？

71、你認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)藝術(shù)家還是科學(xué)家？

72、你怎么馬上就知道在一篇文章中(比如報(bào)紙)發(fā)表的統(tǒng)計(jì)數(shù)字是錯(cuò)誤，或者是用作支撐作者的論點(diǎn)，而不是僅僅在羅列某個(gè)事物的信息？例如，對于每月官方定期在媒體公開發(fā)布的失業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，你有什么感想？怎樣可以讓這些數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確？

73、給出一些在數(shù)據(jù)科學(xué)中“最佳實(shí)踐的案例”。

74、什么是效率曲線？他們的缺陷是什么，你如何克服這些缺陷？

75、你處理過的最大的數(shù)據(jù)量？你是如何處理他們的？處理的結(jié)果。

76、什么是一個(gè)好的、快速的聚類算法的的計(jì)算復(fù)雜度？什么好的聚類算法？你怎么決定一個(gè)聚類的聚數(shù)？

77、你知道使用在統(tǒng)計(jì)或者計(jì)算科學(xué)中的“經(jīng)驗(yàn)法則”嗎？或者在商業(yè)分析中。

上述的這些問題在面試數(shù)據(jù)分析師的求職者中非常容易遇到的，有些的涉及到專業(yè)性的問題，因此在面試之前一定要做好充足的準(zhǔn)備！

三、大數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別？

1、技術(shù)區(qū)別

大數(shù)據(jù)開發(fā)類的崗位對于code能力、工程能力有一定要求，這意味著需要有一定的編程能力，有一定的語言能力，然后就是解決問題的能力。

因?yàn)榇髷?shù)據(jù)開發(fā)會(huì)涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎(chǔ)，適合有一定的開發(fā)基礎(chǔ)，然后對于新東西能夠快速掌握。

如果是大數(shù)據(jù)分析類的職位，在業(yè)務(wù)上，需要你對業(yè)務(wù)能夠快速的了解、理解、掌握，通過數(shù)據(jù)感知業(yè)務(wù)的變化，通過對數(shù)據(jù)的分析來做業(yè)務(wù)的決策。

在技術(shù)上需要有一定的數(shù)據(jù)處理能力，比如一些腳本的使用、sql數(shù)據(jù)庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動(dòng)的范圍比較少，主要還是業(yè)務(wù)的理解能力。

谷歌數(shù)據(jù)分析師證書（谷歌數(shù)據(jù)分析師證書有用嗎）

2、薪資區(qū)別

作為IT類職業(yè)中的“大熊貓”，大數(shù)據(jù)工程師的收入待遇可以說達(dá)到了同類的頂級。國內(nèi)IT、通訊、行業(yè)招聘中，有10%都是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的，且比例還在上升。

在美國，大數(shù)據(jù)工程師平均每年薪酬高達(dá)17.5萬美元。大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師在一線城市和大數(shù)據(jù)發(fā)展城市的薪資是比較高的。

大數(shù)據(jù)分析：大數(shù)據(jù)分析同樣作為高收入技術(shù)崗位，薪資也不遑多讓，并且，我們可以看到，擁有3-5年技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的人才薪資可達(dá)到30K以上。

3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不同

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)量較小，相對更加容易處理。不需要過多考慮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題。而大數(shù)據(jù)所涉及到的數(shù)據(jù)具有海量、多樣性、高速性以及易變性等特點(diǎn)。因此需要專門的存儲(chǔ)工具。

4、數(shù)據(jù)挖掘的方式不同

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)一般采用人工挖掘或者收集。而面對大數(shù)據(jù)人工已經(jīng)無法實(shí)現(xiàn)最終的目標(biāo)，因此需要跟多的大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)最終的數(shù)據(jù)挖掘，例如爬蟲。

四、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析有前景嗎，好不好就業(yè)？

當(dāng)前大數(shù)據(jù)行業(yè)真的是人才稀缺嗎?對!未來人才缺口150萬，數(shù)據(jù)分析人才最稀缺。先看大數(shù)據(jù)人才缺口有多大? 根據(jù)LinkedIn(領(lǐng)英)發(fā)布的《2016年中國互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報(bào)告》顯示，研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、市場營銷、運(yùn)營和數(shù)據(jù)分析是當(dāng)下中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需求最旺盛的六類人才職位。其中數(shù)據(jù)分析人才最為稀缺、供給指數(shù)最低。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個(gè)月。而清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授武永衛(wèi)去年透露了一組數(shù)據(jù)：未來3-5年，中國需要180萬數(shù)據(jù)人才，但目前只有約30萬人。

大數(shù)據(jù)行業(yè)未來會(huì)產(chǎn)能過剩嗎?提供大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用服務(wù)的第三方公司面臨調(diào)整，未來發(fā)展會(huì)趨集中關(guān)于“大數(shù)據(jù)概念是否被過度炒作”的討論，其實(shí)2013年的夏季達(dá)沃斯就有過。彼時(shí)支持“炒作”觀點(diǎn)的現(xiàn)場觀眾達(dá)54.5%。對此，持反對意見的北京大學(xué)光華管理學(xué)院副教授蘇萌提出了三個(gè)理由：1、不同機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)還未真正流動(dòng)起來，目前還只是數(shù)據(jù)“孤島”; 2、完整的生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈還未形成，盡管通過行為數(shù)據(jù)分析已能夠分辨出一個(gè)消費(fèi)者的喜好，但從供應(yīng)到購買的鏈條還沒建成; 3、數(shù)據(jù)分析人才仍然極度匱乏。4年之后，輿論熱點(diǎn)已經(jīng)逐漸從大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向人工智能，大數(shù)據(jù)行業(yè)也歷經(jīng)整合。近一年間，一些大數(shù)據(jù)公司相繼出現(xiàn)裁員、業(yè)務(wù)大調(diào)整等情況，部分公司出現(xiàn)虧損。那都是什么公司面臨危機(jī)呢? 基于數(shù)據(jù)歸屬，涉及大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的公司其實(shí)有兩類：一類是自身擁有數(shù)據(jù)的甲方公司，如亞馬遜、阿里巴巴等;另一類是整合數(shù)據(jù)資源，提供大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用服務(wù)的第三方公司。目前行業(yè)整合出現(xiàn)盈利問題的公司多集中在第三方服務(wù)商。對此，LinkedIn(領(lǐng)英)中國技術(shù)副總裁王迪表示，第三方服務(wù)商提供的更多的是技術(shù)或平臺(tái)，大數(shù)據(jù)更多還是讓甲方公司獲益。在王迪看來，大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)要產(chǎn)生規(guī)模效益，至少要具備三點(diǎn)：算法、計(jì)算平臺(tái)以及數(shù)據(jù)本身?！暗谌酱髷?shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司在算法上有一技之長，而計(jì)算能力實(shí)際上已經(jīng)勻化了，傳統(tǒng)企業(yè)如果用好了，和大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司沒有區(qū)別，甚至計(jì)算能力更強(qiáng)，而數(shù)據(jù)獲取方面，很多數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)行業(yè)內(nèi)部并沒有共享出來，第三方大數(shù)據(jù)公司獲取這些數(shù)據(jù)是比較困難的，最后可能誰有數(shù)據(jù)，誰產(chǎn)生的價(jià)值更高。”說白了，數(shù)據(jù)為王。

來，第三方大數(shù)據(jù)公司獲取這些數(shù)據(jù)是比較困難的，最后可能誰有數(shù)據(jù)，誰產(chǎn)生的價(jià)值更高?！闭f白了，數(shù)據(jù)為王。在2013年，拿到千萬級A輪融資的大數(shù)據(jù)企業(yè)不足10家，到2015年，拿到千萬級以上A輪融資的企業(yè)已經(jīng)超過30家。直到2016年互聯(lián)網(wǎng)資本寒冬，大數(shù)據(jù)行業(yè)投資熱度有所減退，大數(shù)據(jù)行業(yè)是否也存在產(chǎn)能過剩? 王迪認(rèn)為，目前的行業(yè)整合屬于正常現(xiàn)象，“經(jīng)過市場的優(yōu)勝劣汰，第三方服務(wù)領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)一些做得比較好的公司，其他公司可能被淘汰或轉(zhuǎn)型做一些垂直行業(yè)應(yīng)用。從社會(huì)來看，總的需求量一定是增加的，而對于供給側(cè)，經(jīng)過行業(yè)自然的洗牌，最終會(huì)集中在幾家優(yōu)秀的行業(yè)公司。

大數(shù)據(jù)主要的三大就業(yè)方向：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)類人才、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)類人才和大數(shù)據(jù)分析類人才。在此三大方向中，各自的基礎(chǔ)崗位一般為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師和數(shù)據(jù)分析師。從上文中我們可以看出，未來十年大數(shù)據(jù)行業(yè)都是熱門的，也還會(huì)有更多的行業(yè)和崗位順應(yīng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展而產(chǎn)生。各行業(yè)的生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈都將聯(lián)系在一起，大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景是非常大的，所以大數(shù)據(jù)培訓(xùn)就業(yè)在目前看來是非?？孔V的，千鋒教育致力打造高端大數(shù)據(jù)人才，想學(xué)大數(shù)據(jù)的朋友要抓住這個(gè)機(jī)會(huì)，給自己的夢想一個(gè)起飛的平臺(tái)。

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