大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸滲透進(jìn)我們生活的方方面面。網(wǎng)絡(luò)安全公司利用大數(shù)據(jù)來提升日常偵查工作的安全性;數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)利用大數(shù)據(jù)幫助顧客找到便捷的解決方案;在防詐騙的工作中，大數(shù)據(jù)可以提升工作的準(zhǔn)確性，提高效率，以達(dá)到保護(hù)私人財(cái)產(chǎn)安全的效果。

“大數(shù)據(jù)”是一個(gè)對(duì)于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分裝的概念。大數(shù)據(jù)可以是一家信用卡公司的交易信息、在線零售商的發(fā)票信息、氣象站的氣象測(cè)量指標(biāo)等。所有的數(shù)據(jù)，都具有其獨(dú)一無二的特征，很難用傳統(tǒng)的計(jì)算方法和技術(shù)加以分類、分析。此外，數(shù)據(jù)還具有時(shí)效性，假如沒有及時(shí)地加以分析，數(shù)據(jù)的性質(zhì)就可能發(fā)生改變。現(xiàn)在，很多機(jī)構(gòu)都喜歡用大數(shù)據(jù)來提升他們的工作效率，這也是近年來數(shù)據(jù)相關(guān)的工作崗位增多的原因。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展很快，市場(chǎng)上預(yù)測(cè)在2014-2019年間年增長(zhǎng)率可達(dá)23.1%。因此，市場(chǎng)上對(duì)數(shù)據(jù)分類、管理、處理的人才需求量很大，在大數(shù)據(jù)的背景下，來自各大數(shù)據(jù)相關(guān)高校的從業(yè)人員都有望實(shí)現(xiàn)自己的價(jià)值。

(一)推進(jìn)大數(shù)據(jù)的背景

要是自己的專業(yè)不是數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)怎么辦?不用擔(dān)心，如果你想要致力于數(shù)據(jù)研究工作，專業(yè)對(duì)口與否不會(huì)成為一項(xiàng)阻礙。致力于研究物理學(xué)、生物學(xué)、政策科學(xué)以及心理學(xué)的專業(yè)人士每天都要面對(duì)大量的數(shù)據(jù)，他們都要掌握一定的數(shù)據(jù)分析專業(yè)技能，將大數(shù)據(jù)方法融入自己的專業(yè)研究將會(huì)使得工作輕松很多。如果你從來都沒有接觸過數(shù)據(jù)分析的工作，也不必過于擔(dān)心。在絕大多數(shù)敏感場(chǎng)合權(quán)衡大數(shù)據(jù)的是你的專業(yè)技能、見解及分析，你需要做的是將自己的工作領(lǐng)域與大數(shù)據(jù)相掛鉤。

(二)大數(shù)據(jù)的工作類型

關(guān)于大數(shù)據(jù)基層建構(gòu)最基礎(chǔ)的是怎樣讓數(shù)據(jù)變得像資產(chǎn)那樣具有價(jià)值，因此這些基礎(chǔ)性的工作包括研發(fā)和維護(hù)必要的軟件和硬件，一個(gè)云計(jì)算環(huán)境因其伸縮屬性需要配備良好的數(shù)據(jù)處理設(shè)備。大數(shù)據(jù)的管理依賴于良好的大數(shù)據(jù)基層建構(gòu)，通常來說，一般的數(shù)據(jù)庫管理工作者更容易成為數(shù)據(jù)操控的專家。他們已經(jīng)具備了一般的數(shù)據(jù)庫管理方法，但是他們也要跟進(jìn)大數(shù)據(jù)的進(jìn)程。大數(shù)據(jù)的管理和數(shù)據(jù)庫的管理并不一樣，大數(shù)據(jù)通常都是非結(jié)構(gòu)化的，而數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一般是結(jié)構(gòu)化的，大數(shù)據(jù)中的每個(gè)數(shù)據(jù)都特定地從屬于某個(gè)類型，管理大數(shù)據(jù)顯然要復(fù)雜很多。

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門重要的學(xué)科，掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí)的人員可以輕松地分析編譯數(shù)據(jù)。目前的統(tǒng)計(jì)學(xué)科有不少先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理方法，但是掌握起來卻不輕松，這都離不開數(shù)據(jù)基層建構(gòu)、數(shù)據(jù)管理人員預(yù)先對(duì)數(shù)據(jù)分類處理等手段的支持。

數(shù)據(jù)可視化專家也是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)需要的人才。在大數(shù)據(jù)分析中一個(gè)很重要的方面是及時(shí)將數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)給決策者，通常決策者并不具備專業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力。數(shù)據(jù)可視化的目的就是讓一個(gè)普通人也能看出一些關(guān)鍵指標(biāo)和一些重要的暗示。舉個(gè)例子，假設(shè)你是一位天氣預(yù)報(bào)員，預(yù)先看了用圖表、趨勢(shì)圖等方式呈現(xiàn)的天氣狀況，相信你就能很快明了該如何向觀眾播報(bào)天氣。

最后，大數(shù)據(jù)時(shí)代還需要的一類人才是機(jī)器學(xué)習(xí)專家。當(dāng)數(shù)據(jù)量太大超過人們的處理能力范圍之外的時(shí)候，就需要機(jī)器來幫助人們解決問題了。機(jī)器學(xué)習(xí)基于自我學(xué)習(xí)算法，這些計(jì)算程序能自動(dòng)地提升機(jī)器的分析能力，并通過每個(gè)數(shù)據(jù)的特征和不斷犯錯(cuò)來提高精確度。

(三)大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)該掌握的技能

大數(shù)據(jù)時(shí)代自我學(xué)習(xí)是很重要的，大數(shù)據(jù)的推進(jìn)是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，需要不斷地更新學(xué)習(xí)。為了在這樣一個(gè)環(huán)境生存下來，我們應(yīng)該不斷學(xué)習(xí)新技能，不斷嘗試使用新方法。最成功的大數(shù)據(jù)工作者不僅僅只是一個(gè)會(huì)熟練玩弄數(shù)字的人，還需要擁有商業(yè)思維。每一家公司都會(huì)趨向于從大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果中汲取可以獲利的信息，他們通常都在挖掘這樣一類人群：會(huì)將策略信息與公司中長(zhǎng)期戰(zhàn)略良好地銜接起來的人才。因此，純粹對(duì)數(shù)據(jù)加以分析而不與實(shí)際相聯(lián)系的話，那么就沒有多大的分析價(jià)值了。

實(shí)時(shí)關(guān)注大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)，比如數(shù)據(jù)建構(gòu)、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化以及機(jī)器學(xué)習(xí)，逐漸地成為一名專家。一位專注于信息科學(xué)的大學(xué)教授表示，自己曾接觸過幾個(gè)學(xué)生，他們?cè)诟吣昙?jí)做調(diào)研的時(shí)候才對(duì)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出了一定的熱情，但是后來他們?cè)诋厴I(yè)后還是錯(cuò)過了這個(gè)快速發(fā)展的產(chǎn)業(yè)中的好幾個(gè)難得的好機(jī)會(huì)，對(duì)于數(shù)據(jù)學(xué)科的學(xué)習(xí)，需要長(zhǎng)時(shí)間的積累學(xué)習(xí)，更要與時(shí)俱進(jìn)，因此想要成為這方面的精英并不是件容易的事情。