大数据金融专业就业前景怎么样？

结论就是：金融行业的大数据有很好的前景
大数据指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。
大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
大数据技术的出现，给我们的生活带来了全新的改变，在海量信息时代，我们获取信息的方式、以及能获取的信息越来越多，但是集合很多的人力物力都没有办法有效整理的数据，大数据技术可以解决，大家都说一句话，掌握了数据，就是掌握了未来，那么学大数据自学好还是参加培训好呢
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
一：大数据技术，行业发展好么？
1 国家大力支持
首先国家在2015年发布了《促进大数据发展行动纲要》，其上升为国家战略，提出到2020年，大数据产业突破1万亿，加快建设数据强国
2 产业进入爆发阶段
根据信息网近几年的统计，大数据行业发展爆发趋势，大量企业涌入，大数据行业规模在2020年以后突破万亿。
3 应用场景广阔
大数据应用已深入物联网、人工智能、互联网、5G、电商、金融、游戏、交通、传媒、医疗、房地产、政务等各行各业。
4 人才缺口大
自2015年以来，随着大数据产业迅速发展，大数据企业猛增，对大数据人才的需求也不断翻倍，截止到2020年，人才缺口达230万。
5 就业薪资高
大数据工程师岗位薪资，根据信息网统计，平均月薪高达23K，明显高于互联网其他技术岗位，其中1年工作经验的，月薪平均为12K，三年以下工作经验，月薪平均为18K，三年以上工作经验，薪资平均为25K。
二：大数据岗位，职业生涯是怎么样的？
1 大数据开发工程师，工作1-3年，年薪18万以上。
2 高级大数据开发工程师，工作3-5年，年薪28万以上。
3 大数据架构师，工作5-8年，年薪40万以上。
4 大数据技术总监，工作8-10年，年薪55万以上。
5 大数据首席数据官（CDO），工作10年以上，年薪85万+。
三：大数据岗位，需要学习哪些技术技能，具体分为哪几个阶段？
1 基础核心：JAVA基础，JAVA面向对象，JAVA高级特性等。
2 Hadoop：可视化，Apache Hive，linux/ELK技术栈等。
3 Spark：Scala编程，Flume数据采集，Apache kafka等。
4 Python：常用库，数据采集，Python编程等。
5 构建数据平台：Hive ETL处理，Oozle任务调度，Kafka与Flume应用等。
6 流处理平台：Flink基础，Flink Sql，Confluent等。
7 机器学习：机器学习数据挖掘原理，ALS算法，逻辑回归等。
8 大数据优化：认证，授权，数据保护等。
9 阿里云大数据：实验环境搭建，阿里云认证等。
四：学大数据自学好，还是参加培训好呢？
（1）自学大数据优势：省钱，成本低，学习时间自由安排。
（2）自学大数据缺点：首先基础起点要求较高，如果自学的话，最少也需要有JAVA开发经验，否则是没办法学会理解大数据技术点的。其次费时，自学大数据全部需要自己摸索，因此需要大量时间进行学习。最后，因为没有项目经验，因此就业薪资会偏低，短期内无法达到理想就业期望。
（3）培训大数据的优势：首先，门槛低，即便是没有任何IT行业经验的外行人，也是可以很容易的入门，可以零基础学习。其次，学习时间较短，学习能力强的人，无基础4-6个月左右就可以完全学会，学习能力弱的人，6-8个月左右也完全能够学会。第三，大量的实训项目衔接，能够快速提升技能熟练度，加快理解。最后，因为有项目经验，并且是系统学习，就业薪资以及行业竞争力会有很大优势，就业薪资也会偏高。
（4）培训大数据的缺点：首先，价格相对来说，有些高，大约需要2W左右，对于一些收入较低的人群来说，是一笔不小的开销。其次，就是时间问题，有的人可能从事销售行业打算转行，或者是一些其他行业，作息时间比较特殊，因此会加大自身的疲惫程度，导致学习专注力降低。
最后，就是选择培训机构，担心自己的权益没有办法保证，可能会出现一系列的售后问题，麻烦缠身。
五：如果选择培训，如何选择培训机构呢？
（1）授课方式：因为是IT行业，那么伴随着课程就是有一定的难度，并且肯定会存在着有一些问题没办法当时理解，需要第一时间找老师解答，那么必然要首选面授班，但是因为肯定要复习知识，否则会有遗忘，那么也一定要有网络录播等辅助学习的模式，因此，选择培训机构，要选择线下+线上的授课模式。
（2）是否能学会：能不能学会，虽然跟学员自己有一定的关系，但是最主要的问题还是授课老师，老话说的好“没有笨的学生，只有不会教的老师“，老师的教学经验是否丰富，既然是教技术的，那么自身的技术达到了什么样的水平，毕竟“名师出高徒“。
（3）权益是否有保障：“大品牌值得信赖“不是空话，虽然说，大品牌不一定全部的人都能100%的保障，但是99%的保障是没问题的，毕竟品牌越大，对口碑，市场的评价越看中，成立越久远，规模越大的企业，一定是有它能屹立不倒的原因，可能是因为服务，可能是因为教学。
（2）学完以后能不能就业：目前大部分企业，都会与一些业内靠前的培训机构进行生源招聘，直接从机构内部进行直招，小的培训机构，学员以后都是自己去人才市场进行企业招聘，咱们选择机构的时候，可以调查一下该机构的合作企业都有哪些，然后通过一些网络渠道进行查询，是否是一些大规模的公司，也是咱们评判的一个标准。
大数据行业，不论是针对行业内在职提升，还是行业外打算转行的小伙伴来说，都是一个好的选择

您好，很高兴为您解答。 Cassandra是一个分布式、高可扩展的数据库，用户可以创建线上应用程序，实时处理大量数据。 Apache Spark是应用于Hadoop集群的处理引擎，在内存条件下可以为Hadoop加速100倍，在磁盘上运行时也能实现十倍的加速。

《Flink基础教程》（[美] 埃伦•弗里德曼）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：> 密码：4jf8  

书名：Flink基础教程

作者：[美] 埃伦•弗里德曼

译者：王绍翾

豆瓣评分：60

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-8

页数：96

内容简介：

作为新一代的开源流处理器，Flink是众多大数据处理框架中一颗冉冉升起的新星。它以同一种技术支持流处理和批处理，并能同时满足高吞吐、低延迟和容错的需求。本书由Flink项目核心成员执笔，系统阐释Flink的适用场景、设计理念、功能、用途和性能优势。

作者简介：

埃伦·弗里德曼（Ellen Friedman）

解决方案咨询师，知名大数据相关技术布道师，在流处理架构和大数据处理框架等方面有多部著作。

科斯塔斯·宙马斯（Kostas Tzoumas）

Flink项目核心成员，data Artisans公司联合创始人兼首席执行官，在流处理和数据科学领域经验丰富。

译者介绍

王绍翾

阿里巴巴资深技术专家，Apache Flink Committer，淘宝花名“大沙”。毕业于北京大学信息科学技术学院，后取得加州大学圣地亚哥分校计算机工程博士学位。目前就职于阿里巴巴计算平台事业部，负责Flink SQL引擎及机器学习的相关开发。加入阿里巴巴之前，在Facebook开发分布式图存储系统TAO。曾多次拜访由Flink创始团队创办的公司data Artisans，并与其首席执行官科斯塔斯·宙马斯（本书作者之一）以及首席技术官斯蒂芬·尤恩有着广泛的合作。

---