IT行业与大数据 -it行业与大数据的关系 2025-07-03 5 rdvgfokm

1. 大数据技术和计算机网络技术哪个好？
2. 大学本科毕业，想报培训班学IT技术里面的大数据，半年速成，是不是有点异想天开了呢？
3. 大专生就业。IT大数据方向怎么样？
4. it中的大数据专业前景怎么样？

大数据技术和计算机网络技术哪个好？

从总体上来看，在一般情况下，大数据技术要比计算机网络技术更好一些。当今社会是一个信息爆炸的时代，在众多信息中，大数据的存在是影响和提升人们生活水平的一个重要方面。人们通过对大数据的分析和研究可以获得很多实用信息。随着时代发展这样的人才需求量会更大。

大数据技术。在数字化时代里，数据是企业最重要的资产。能够对数据本身进行***集，分析，挖掘和展现，除了可以增强软件设计与集成能力之外，也可以更贴近核心业务，加强自己的行业知识，成为就业和升职的优势。

网络技术属于IT基础建设，也很重要，不过比较接近架构基础层，需要更多的硬件知识搭配，不容易太深入。

计算机网络技术好一点。

因为根据就业的范围来看的话计算机网络技术能够从事的工作岗位要比大数据多一些，可以在一些中小型企业里面都会有计算机网络技术这个岗位，而大数据虽然也是计算机领域的一个发展方向，但是实际的工作就业岗位一般是在大型企业里面才有的。

大学本科毕业，想报培训班学IT技术里面的大数据，半年速成，是不是有点异想天开了呢？

感谢邀请回答！

我认为你的异想天开过于谦虚。原因有二：1.如你是零基础或近零基础的水平，就要花更多的时间去学习大数据基础理论知识，再结合培训辅导，不断深入学习；2.如你在大学期间学的计算机相关专业，有一定的理论基础和操作水平，那就得心应手，通过培训学习能收到很好的效果。

然而，短期的集中培训，毕竟由于时间和精力的限制，要学到全面有用的大数据理论和经验，是不可能的。要在今后的工作中，集中精力、继续学习、刻苦钻研、必有所获，***取理论与实操相结合，希望能对你有所帮助。

随着大数据人工智能的不断发展，企业对大数据开发技术越来越重视，同时，市场上相关大数据开发岗位在不断拓展，在未来开发行业的发展过程中，对大数据开发技术的需求越来越重要，还是比较有前景的，大数据开发学习是一个比较靠谱的选择。

大数据开发技术的学习对于初学者来说是具有一定的困难，为什么呢？因为大数据开发的相关知识体系比较庞大，所运用到的开发技术知识比较多且杂，所以说零基础小伙伴学习大数据开发技术知识，大数据培训是一个不错的选择。

想到参加大数据培训学习开发技术知识，我们小伙伴比较关心的就是培训时间和培训费用的问题。在这里我想说的是：在大数据培训市场对于培训费用并没有一个标准的收费标准，不同的大数据培训班，由于培训模式、培训成本的不同，相应的收取的培训费用不同，有高有低，小伙伴在选择大数据培训班的时候，培训费用是其中一个因素，但并不是重要的选择因素，其重要因素还是培训课程内容的性价比。

一般比较靠谱的大数据培训班培训费用大约在2W左右，其培训周期是5-6个月的时间。小伙伴在大数据培训班进行学习开发技术知识的时候，自己要根据培训班课程内容来制定适合自己的学习计划，要根据大数据培训班课程内容的学习来完成自己每天[_a***_]的学习***，这是其一。

其二呢，就是小伙伴不要只学习基础理论知识，还需要结合相应的项目实战案例去练习深入理解大数据开发技术知识。这样理论实践互相兼顾，可以锻炼小伙伴在项目开发过程中解决问题的能力，而且还能在学习大数据开发技术知识的过程中，积累更多的项目实战经验。

所谓“师父领进门修行在个人”，小伙伴在学习大数据开发技术过程中，不要只依靠大数据培训班，还需要自己努力去学习，在不断学习过程中，逐渐积累学习经验，丰富自身知识结构。尚硅谷大数据培训是以理论实践相结合的线下面授教学职业教育培训机构，在这里学习不仅能让小伙伴学习到较前沿的开发技术，还有相关的大数据***供小伙伴下载学习！

看你的性格吧。学完这个找工作的时候一定要回忽悠，把培训说成三年工作经验才能找到好工作。我就是培训完，因为性格内向，不会撒谎。每次去面试带着***的简历去面试，几句话我就不会编了就露馅了。后来我直接写培训出来的，找了一年工作人家都不要。现在干别的了。白培训了

谢谢邀请！

如果有一定的基础，通过半年时间入门大数据技术还是可以做到的，也能够达到大数据相关的初级岗位的要求。

大数据技术涵盖的内容比较多，大数据自身有不同的技术序列，简单的说有四条技术序列，对应的岗位分别是大数据底层研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，如果说这些内容都要学习的话，那么半年时间是远远不够的，但是从个人发展和行业分工的角度出发，往往会选择一个适合自己的技术序列。

这四个发展方向中，除了大数据底层研发之外，其他岗位对从业者的基础要求并不是那么高，只要有一个系统的学习过程，往往都能够达到初级岗位的要求。当然，如果是非计算机专业的学习者可能需要更长一些的时间，但是并不是学不会。

通过培训班来学习大数据技术比自己自学要更系统一些，而且在有老师指导的情况下，对早期的学习会有较大的帮助（平台搭建、学习的系统性等），遇到问题也会少走不少弯路，所以如果条件允许的话，参加一个培训班来学习大数据也是一个不错的选择。

在学习大数据的过程中一定要根据自身的知识结构来选择学习的方向，如果自身有扎实的数学基础，那么可以选择大数据分析，大数据分析是目前大数据落地应用的重要方向之一，场景大数据分析也是目前体现大数据价值的一个重要方式。如果有一定的编程基础，或者对程序设计比较感兴趣，那么可以选择大数据应用开发，这也是目前人才需求比较集中的方向。

如果自身的动手能力比较强，又不太喜欢程序设计，那么可以选择大数据运维工作，大数据运维对动手能力有较高的要求，目前大数据领域也有大量的运维方面的人才需求。

学习大数据最好结合实际的案例进行学习，所以当掌握了基本的大数据知识之后，最好参加项目组实习一下，结合实际场景会得到大量的实际经验，也更容易掌握大数据技术。

大数据是我的主要研究方向之一，我目前也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

所谓大数据是有小数据积累而成的，不存速成不速成，关键在于数据源，充足的数据源，加上合理的数据工具，半年熟练从事大数据工作是可能的，另外一点对大数据的理解和参悟能力培养至关重要，良好的底蕴，可以帮助我们快速上手，近期本人会经常发布一些大数据的文章，从理论告诉大家大数据怎么玩，在各行业运营的潜质。欢迎大家共同探讨。

大专生就业。IT大数据方向怎么样？

当今社会，大学生毕业找工作难是社会的普遍难题，所以面对这些问题，我们就应该学习更多的技能，所谓“艺多不压身”IT方面的人才相对来说还是比较缺乏，IT行业相对来说是一个高薪资的行业，但一定要把这些专业知识学懂，学透，提高自己的专业技能。

想转行学习大数据，你需要：

1、大专及以上学历：目前市场上企业的最低门槛；

2、学习Java基础：大数据的组件很多是用J***a开发的。

零基础小白想学习大数据，需要从J***a基础开始学起，可以把J***a语言作为第一个入门语言。一般来说，学会J***aSE就可以了。

学习大数据前景很好，你可以找个厉害的老师带你。有句话叫“师傅领进门，修行看个人”，再厉害的老师教学，也得自己有学习积极主动性，懒惰是最大的敌人，既然想好好学技术，那就准备好攻坚克难的心态，认真听讲，多码代码，多交流。

加米谷大数据培训，6月大数据开发0基础班、提高班，成都小班面授，预报名中

相关：大数据发展前景怎么样，培训出来薪资水平如何？

培训还是看你自己的需求，如果你想改变的，那就去，找对机构，不要就跟着同学，他邀请你去是有钱拿的，不一定是为了你好，这个要考虑清楚。

选择培训机构的几个要点：

1、背景：小公司不可信，没有大量资金注入，培训机构极有可能倒闭，他倒闭了你就玩玩了；

2、模式：大班小班？面试***？自己要考虑清楚哪一个更适合自己；

3、费用：在同等情况下，有优惠也是好的；

4、就业：看对方有没有就业部，以前学员的资料作品，都要去实地参观；

我本人是在杭州，我了解到比较适合零基础的人是在杭州下沙的华信智原，整体都不错，如果你是在杭州的话可以去看一下，现在有新春红包，金额还蛮大的

it中的大数据专业前景怎么样？

如今，软件定义的数据中心市场正在不断增长，但IT专业人士首先必须面对软件定义数据中心（SDDC）的高昂价格。一些人正在***纳，而另一些人则犹豫不决。

软件定义的基础架构保证了数据中心的灵活性和敏捷性，但许多IT专业人员仍然面临诸如成本问题和实施问题等挑战。

软件定义数据中心（SDDC）旨在通过集中式软件平台将硬件与软件分离，实现网络、计算和存储***的自动化。IT部门可以通过分别部署软件定义的网络、存储和计算，或者一步到位地实现这种类型的数据中心。近期在***举行的Gartner数据中心大会上，一些IT专业人士表示，他们的组织对SDDC感兴趣，以满足不断变化的存储需求。

调查机构Gartner公司研究总监Daniel Bowers表示，在软件定义数据中心（SDDC）进入IT环境之初，IT专业人员通常将软件定义的基础架构用于应用程序或区域。但是，在过去的18个月里，越来越多的企业正在将软件定义的应用作为通用基础设施进行扩展。

“这是一个转变，”他说。“这意味着软件定义将从一个小众技术（对某些应用来说非常有用）发展成为主流技术。”

为什么选择软件定义数据中心？

如今，软件定义数据中心市场的***用率正在上升。根据Gartner公司的调查数据，到2023年，全球大型企业中有85%将需要SDDC的编程能力，而现在这个比例是25%.

一些IT团队正在评估软件定义的数据中心市场，因为他们的高层要求创新。

一家金融服务公司就是如此，该公司的一位基础架构架构师说：“我们公司的首席信息官表示希望向软件定义的方向发展。”

该公司的IT战略希望从传统的、规模化的、单片式的存储模式转变为规模化的存储模式，使IT部门能够以更少的成本购买更多存储。基础设施架构师表示，该公司还***通过软件定义网络的自动化和编排功能来更新其“大而扁平的网络”。

目前，该公司的IT部门正在努力为其开发人员提供足够的测试环境。它旨在通过API提升整个测试环境来缩小差距。基础设施架构师说，软件定义的数据中心是API驱动基础架构的完美搭配。只需点击几下鼠标和键盘，程序员就可以配置构建应用程序所需的临时开发环境。

对于其他人来说，软件定义的基础设施是意外问题的次要解决方案。Wayne Morse是位于达拉斯的IT服务商Jacobs科技公司的网络管理员和系统分析师，他表示，该公司在24台服务器上[_a1***_]本地存储。

他说：“问题是，我们的服务器的磁盘空间不足，我们需要在多台服务器上共享这些***。”

Morse表示，由于成本问题，该公司的IT部门没有实施SAN.现在，该公司需要跨数据中心分布式存储来共享***，而***用软件定义存储（SDS）就是实现这一目标的一种方式。

软件定义数据中心面临的挑战

但是软件定义数据中心最重要的优势之一就是其逐步实施的能力，但这也是其最大的缺陷。

Gartner公司研究总监Julia Palmer表示：“软件定义的存储需要成为企业业务更大愿景的一部分。但这是非常困难的，因为软件定义的所有组件都是单独开发的。”

对于Morse来说，这意味着有限的网络可能会阻碍SDS的功能。他正在考虑升级该公司网络以充分利用SDS的存储共享功能。

其他组织也了解软件定义的优点，但其成本高昂使得实际***用变得遥遥无期。

肯特州立大学基础设施运营总监Walt Baine表示，的实施和采购成本大于实际需要产品。多年来，Walt Bainey一直关注软件定义的数据中心市场，他表示，因为成本问题，其IT团队没有推出大量的计算存储或者对网络进行不断的修改，因此没有***用SDDC.

对于SDDC来说，一个理想的用例就是在大学的研究计算集群中，它提供了支持教授，研究人员和学生研究需求的基础设施。 在那里，IT部门可以***用更少的硬件，软件和网络组件来降低成本，Bainey说。 通过软件和脚本，IT部门可以提供服务器和文件共享等***，并自动执行日常任务，以构建环境的计算、存储和网络组件。

Bainey说：“这可以让教师和教授们自我服务，实施他们想要的操作。我认为在这种情况下有很大的优势，但我们还没有做到。”