大数据学习为什么这么火热？

当我们在谈大数据的时候，我们在谈论什么？大数据产业火爆的背后，有着深厚的利益驱动性，于是各大商家与企业纷纷趋之若鹜，想要窥尽大数据背后被遮掩起来的财富。毫无疑问，变现，是大数据火爆的背后原因。
大数据被潮流所接受，皆因它能够带来进步与利益
纵观古今，博览中西，能够经历历史的洗刷而留存下来的精粹，都是能经得住各种考验的东西，都是能够真实满足人类各种需求的东西。这些“东西”，要么是从物质上说能给人类带来利益的——如农业、手工业、商贸等；要么是从情感上说能够给人类带来快感的——如绘画、舞蹈、歌曲等。这些东西在几千年的文明史中，除了样式上会有与时俱进的变化，但究其核心，若整体一个产业种类或艺术种类自被催生日起便被存续下来，那一定是满足了人类的需求。那么，大数据是否能够被当前的历史潮流接受，那就是要看它是否能够给我们带来切切实实的利益。
有不少人说，工业革命又将迎来一次变革了，更道大数据产业是第四次工业革命的标志，这个说法虽有待商榷，但是，只要它给人类社会带来生产力进步，以一种更智能新颖的模式代替人类重劳力，促进全社会信息共享和交流，让社会以更高进程地进步，那也未尝不可。
科学技术是第一生产力，踏入工业4.0时代，必有新的主导科学技术——大数据、BI、云计算、物联网、移动互联等新一代信息技术打破了原有的技术壁垒，形成了新型的产业和商业创新模式，促进和刺激了新一轮的生产力发展。
低廉快速，让大数据能成为盈利的工具
说到大数据，我们可以具体、广义地理解成Hadoop、各种数据挖掘、机器学习算法、人工智能。因此，今年也催生出学习以上技能的一股风潮。那么，努力学习是否真有丰厚的回报？答案是肯定的，因为，大数据能成为盈利的工具。
日常操作中，为了缩短计算和统计的时间，为运营与决策提供数据成本更为低廉和具有时效性的方案，我们会采用Hadoop或者Spark这些框架进行分布式计算；为了深埋于数据背后的数据量化后的规律与彼此的逻辑关系，我们使用机器学习算法对数据进行深度的挖掘和处理。
在运营学当中，“消除不确定性来降低试错成本”是一句经过万千实践留下的“金句”。而围绕这一中心思想发展起来的工程技术改进、算法改进、架构优化等，都是大数据变现的核心内容。而商家和企业十分看重的大数据分析，深究其本质，其实和获取信息的本质是一致的——通过消除不确定性来降低试错成本。
做大数据是为了降低成本，增加行业收益
很多人认为，大数据变现只是纸上谈兵，然而，在我们认识到本质之后就不会让人觉得变现这件事很困惑或很艰难。虽然大数据带来的利益并不是我们可以唾手可得的，但是，在比较明确的思路和目标下，在国家的相关政策，以及世界科技的潮流催生下，这也渐渐变成了一种趋势。
很多人误会，做大数据是为大而大，其实，做大数据是为了降低成本而大，这个成本是广义的。在项目启动初期，商家与企业看似花费了很多的金钱在设备购买、工具分析、人才挖掘上，但是未来这些设备上所承载的数据以及从中得到的信息，会大幅削减试错成本，而且在某些行业领域里这种增益的效果还会非常明显。以小见大，事半功倍的事情，何乐而不为？
大数据企业，成为融资创收的高产地
根植于大数据核心技术，越来越多的大数据企业被融资。
创建于2014年的 Cazena，位于马萨诸塞州沃尔瑟姆。Cazena开发的大数据即服务产品可以让企业把基于云的数据湖和数据集市结合起来，用于配置和优化大数据系统，包括那些构建在Hadoop、Spark和MPPSQL技术上的系统。因为强大的技术系统，它已经吸引了大量的关注和资金，更在2010年被IBM以17亿美元收购。
在2015年5月正式发布的 Maana位于加州Palo Alto，被看作是可以很好地收集和分析由物联网网络生成的海量数据的公司。而被业务线所广泛应用的Maana Knowledge Graph，则是Maana开发的一个数据搜索和发现平台。这个系统构建在Apache Spark处理引擎上，能收集来自多个系统或者"孤岛"的数据，并将其转换为运营洞察。2016年3月，Maana在B轮融资中获得2600万美元。
位于加州门罗帕克的Aviso，创建于2012年。Aviso基于云的软件集成了一系列CRM应用。结合机器学习算法和投资组合管理技术，Aviso开发的预测分析应用软件能够帮助销售经理和销售代表优化交易、降低风险和精确销售分析。现在，不少销售机构已经将这套应用软件应用于改善销售预测流程。
变现，是大数据火爆背后的根本原因。共享经济时代，越来越多人选择大数据相关行业。

在互联网时代，每天都有海量的数据信息产生，数据的处理变得越来越复杂，大数据或者数据工作者的岗位需求激增。一句话：前景好，薪资高

高校开办“数据科学与大数据技术”专业，使大数据受到更多家长的关注，大数据也被越来越多的人重视。

“大数据”的发展已经上升为国家政策层面的战略，各地也纷纷出台政策，支持大数据产业发展，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。

大数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。大数据的薪资相比其他行业高出许多，具备3~5年工作经验的开发人员年薪都可以达到30~50万元。

因为大数据行业发展好，技术等相关岗位需求多
而且各行各业逐渐在融入大数据
零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。
金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体键康的趋势分析在电子病例、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。
制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。
等等，各行业都会逐渐融入到大数据中
虽然难，但是薪资高岗位多，朝阳产业学习的人还是多

大数据专业为何如此火热？哪些大学的“大数据”实力强？看我演示对于高三考生和新高考考生家长，在如何选大学、选专业、新高考志愿填报方面都有一定的参考作用。

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的决策。随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来具发展潜力的职业之”根据ITJOB网站上信息，深圳现在大数据这块就业是很吃香的。