大資料已經逐漸滲透進我們生活的方方面面。網路安全公司利用大資料來提公升日常偵查工作的安全性;資料服務行業利用大資料幫助顧客找到便捷的解決方案;在防詐騙的工作中，大資料可以提公升工作的準確性，提高效率，以達到保護私人財產安全的效果。
(一)推進大資料的背景
要是自己的專業不是資料相關專業怎麼辦?不用擔心，如果你想要致力於資料研究工作，專業對口與否不會成為一項阻礙。致力於研究物理學、生物學、政策科學以及心理學的專業人士每天都要面對大量的資料，他們都要掌握一定的資料分析專業技能，將大資料方法融入自己的專業研究將會使得工作輕鬆很多。如果你從來都沒有接觸過資料分析的工作，也不必過於擔心。在絕大多數敏感場合權衡大資料的是你的專業技能、見解及分析，你需要做的是將自己的工作領域與大資料相掛鉤。
(二)大資料的工作型別
關於大資料基層建構最基礎的是怎樣讓資料變得像資產那樣具有價值，因此這些基礎性的工作包括研發和維護必要的軟體和硬體，乙個雲計算環境因其伸縮屬性需要配備良好的資料處理裝置。大資料的管理依賴於良好的大資料基層建構，通常來說，一般的資料庫管理工作者更容易成為資料操控的專家。他們已經具備了一般的資料庫管理方法，但是他們也要跟進大資料的程序。大資料的管理和資料庫的管理並不一樣，大資料通常都是非結構化的，而資料庫的資料一般是結構化的，大資料中的每個資料都特定地從屬於某個型別，管理大資料顯然要複雜很多。
在大資料領域，統計學是一門重要的學科，掌握統計學相關知識的人員可以輕鬆地分析編譯資料。目前的統計學科有不少先進的資料處理方法，但是掌握起來卻不輕鬆，這都離不開資料基層建構、資料管理人員預先對資料分類處理等手段的支援。
資料視覺化專家也是大資料產業需要的人才。在大資料分析中乙個很重要的方面是及時將資料分析結果呈現給決策者，通常決策者並不具備專業的資料分析能力。資料視覺化的目的就是讓乙個普通人也能看出一些關鍵指標和一些重要的暗示。舉個例子，假設你是一位天氣預報員，預先看了用圖表、趨勢圖等方式呈現的天氣狀況，相信你就能很快明了該如何向觀眾播報天氣。
最後，大資料時代還需要的一類人才是機器學習專家。當資料量太大超過人們的處理能力範圍之外的時候，就需要機器來幫助人們解決問題了。機器學習基於自我學習演算法，這些計算程式能自動地提公升機器的分析能力，並通過每個資料的特徵和不斷犯錯來提高精確度。
(三)大資料時代應該掌握的技能
大資料時代自我學習是很重要的，大資料的推進是乙個動態過程，需要不斷地更新學習。為了在這樣乙個環境生存下來，我們應該不斷學習新技能，不斷嘗試使用新方法。最成功的大資料工作者不僅僅只是乙個會熟練玩弄數字的人，還需要擁有商業思維。每一家公司都會趨向於從大資料的分析結果中汲取可以獲利的資訊，他們通常都在挖掘這樣一類人群：會將策略資訊與公司中長期戰略良好地銜接起來的人才。因此，純粹對資料加以分析而不與實際相聯絡的話，那麼就沒有多大的分析價值了。
實時關注大資料相關領域的動態，比如資料建構、資料管理、統計學、視覺化以及機器學習，逐漸地成為一名專家。一位專注於資訊科學的大學教授表示，自己曾接觸過幾個學生，他們在高年級做調研的時候才對資料表現出了一定的熱情，但是後來他們在畢業後還是錯過了這個快速發展的產業中的好幾個難得的好機會，對於資料學科的學習，需要長時間的積累學習，更要與時俱進，因此想要成為這方面的精英並不是件容易的事情。
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最近公司在討論如何通過培訓來提高開發人員技能，我覺得除了程式設計工具的熟悉運用，以及對演算法和系統的掌握外，下列的一些技能也是現代開發人員應該要提公升的技能 1.設計模式 熟悉常用的設計模式，並了解你所用的軟體包中提供了哪些設計模式。2.物件導向的程式設計 熟悉物件導向的程式設計思想，掌握物件導向的...
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1 linux 大資料集群主要建立在linux作業系統上，linux是一套免費使用和自由傳播的類unix作業系統。而這部分的內容是大家在學習大資料中必須要學習的，只有學好linux才能在工作中更加的得心應手。2 hadoop 我覺的大家聽過大資料就一定會聽過hadoop。hadoop是乙個能夠對大量...