【数仓精品理论分析】能不能学大数据？

还能不能学大数据

首先看到这个话题的时候，我是这样想的，能不能学大数据需要参考本人的自身情况【学历、年龄、决心、有没有矿或者更好的选择】,以及这个行业方向本身的发展情况【涵盖行业范围、升降趋势、市场饱满度】，那么我真对这几点来拆解，给大家分析一下，你到底还能不能学？

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自身情况

1. 学历

   • 如果你是小学、初中、高中、专科、普本这些学历，我的建议是家里有矿或者有后路的快快跑路，如果没有这两个东西，那么问题来了 找工作无非看重两点【学历、技术】，显然学历不太占优势，如果你没有矿和退路，就需要下比别人更多的功夫来磨练自己技术、基础、大数据综合素质
   • 如果你是985、211、重本、硕士等这些学历，我的建议是家里有矿或者有后路的快快跑路，毕竟做技术的比较卷、比较累，如果下定决心要进军大数据，那么问题来了 找工作无非看重两点【学历、技术】，显然学历是很耐打的，其次如果我们在校学习的专业课和研究方向 如果专业课和就业环境脱轨太多，或者转行的 专业不同的，或者研究方向脱轨太多，那么 你也要做好提前矛头转向的准备.

   数据脉冲社区提供了2023比较热门的大数据基础到入土学习路线（DataPulse 公众号回复 001 在文档合集里），然后日常学习时间的话，最好保持在 一周 5 * 10 = 50 小时的水平，这样才能够在大数据的海洋里如鱼得水～

2. 年龄

   • 如果你是在1-18岁，在这个年龄 我建议《听妈妈的话》，读好小学、读好初中、读好高中，把自己人生第一个转折点打在最高点，不要浪费光阴，虚度光阴。
   • 如果你是在18-28到左右，在这个年龄，还是那句话 家里有矿或者有后路的快快跑路，如果还是下定决心，那么恭喜你 这个年龄很适合打工，很适合做开发，很适合当牛马，话糙理不糙，如果牛马都当不了 确实没有进入这个赛道的必要了
   • 如果你是在28以上的年龄，在这个年龄如果还在转行没有自己的路线，那么我想可能你遇到了一些我们不能感同深受的事，我的建议是家里有矿或者有后路的快快跑路，其次 如果是别的IT岗位转行 相对会好一点，比如【后端、传统数仓、传统ETL等】这些转行的话 我建议先不要裸辞 先进行骑驴找马，不要盲目辞职，可以在下班或者失业时间按照自己的情况加上社区的学习路线搭配着进行学习。

3. 决心

   • 如果你还没有想好要不要全力以赴，我的建议是先想清楚再做，如果做不到全力以赴，那么是没有意义的。
   • 如果已经百分百确定了自己接下来的主攻路线，做好了全力以赴的准备，那么和数据脉冲一起遨游在大数据的海洋吧🌊～

4. 有没有矿或更好的选择

   • 家里有没有私企，有没有父母给的铁饭碗，有没有傍上富婆、高富帅，有没有舔狗搁屁股后头，有没有中彩票 ，如果上面你中了一个，那么恭喜你 你是大哥，有机会可以帮趁一把咱数据脉冲的兄弟。
   • 如果没有，那么无疑 大数据是一个好的选择，好的方向，人人皆知 IT行业的高额薪水吸引着一二线城市的很多年轻人，想要吃口饱饭，过上自己理想life，那么 努力吧 你值得拥有。

数据行业发展情况

1. 涵盖行业范围
   • 首先大数据几乎涵盖了所有的行业，数据脉冲有很多不同行业的人，也有做toB的 里面接触的行业最多
     • 泛互联网【互联网企业 小红书 抖音 快手 携程 腾讯 淘宝等】
     • 汽车【蔚来、吉利、奥迪、宝马等】
     • 金融【交通银行、华泰证券、国金证券等】
     • 还有像制造业 【格力、博西，医疗行业，政府行业】等等等等
     • 行业真的是无所不涵盖，所以 你值得选择。
2. 升降趋势
   • 大数据这个行业呢，整体是趋于上升趋势，现在很多中小企业也开始了大数据的基础建设和选择第三方供应商，相比五年前都有了大幅的提升。
3. 市场饱满度
   • 现在整体的市场的话 分布在 自研企业 30% 第三方供应商 70% ，具体的岗位的话，相对于其他后端、前端等是要好一点的，没有前后端那么卷。