1樓：青牛
學習大資料的門檻相較於其他行業要高出一些，這也是大資料崗位高薪的主要原因。
最低學歷需要大專，如果是本科或碩士日後就業起點會更高一些！專科生起就可以學習大資料技術的，但是需要更加努力，嚴格做好學習管理！只有更好的掌握大資料技術你才能有更大的競爭力！
知乎專欄從頭學習大資料供你參考學習！
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2樓：擁抱大資料
這個不一定,你想做的資料倉儲,集群設計與管理,本科就夠用.但是大資料屬於新興的學科,如果以後想有更好的發展,最好考研.其實不只是大資料,所有計算機相關的想深入學習研究都最好考研.
3樓：H昂ter
大資料崗位，看中的是邏輯思維與資料處理能力。之所以研究生在這個職位受追捧，是因為研究生的授課重點從理論知識的培養向邏輯思維鍛鍊。
並不是說大資料崗位一定要研究生，而是相較本科應屆生，研究生更有優勢。當然，如果兩類人之間的差距會隨著工作經驗積累而縮小
4樓：楓楓
看個人的追求，以及時間的充足情況，好比你今天是百萬富翁難道一定要當老闆嗎，關鍵是去追求自身想要的！就這個而言一切條件都還充足的話，為何不去追求更高的東西呢
5樓：東湖大資料
從以下幾個技能，看看自己的座標：1. EXCEL、PPT
資料工作者的基本姿態，但是起碼會操作;要會大膽秀自己，和業務部門交流需求，展示分析結果。技術上回VBA和資料透視就到頂了。
2. 資料庫類
初級只要會RDBMS就行了。
NoSQL可以在之後和統計學啥的一起學。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(快取，嚴格意義上不算資料庫)，然後(選學)可以了解各類NoSQL，基於圖的資料庫Neo4j，基於Column的資料庫BigTable，基於key-value的資料庫redis/cassendra，基於collection的資料庫MongoDB。
3. 統計學
如果要學統計學，重要概念是會描述性統計、假設檢驗、貝葉斯、極大似然法、回歸(特別是廣義線性回歸)、主成分分析。這些個用的比較多。也有學時間序列、bootstrap、非參之類的，這個看自己的意願。
其他數學知識：線性代數常用(是很多後面的基礎)，微積分不常用，動力系統、傅利葉分析看自己想進的行業了。
4. 機器學習
常用的是幾個線性分類器、聚類、回歸、隨機森林、貝葉斯;不常用的也稍微了解一下;深度學習視情況學習。
5. 大資料
hadoop基礎，包括hdfs、map-reduce、hive之類;後面接觸spark和storm再說了。
6. 文字類
這部分不熟，基本要知道次感化、分詞、情感分析啥的。
研究生的穿著就一定要成熟嗎？
裝什麼裝 穿衣服首先要看場合，做學問研究的時候起碼要穩重嚴謹一點，不宜太過花俏或隨意。工作或學習之餘，完全可以按照自己的喜好穿著，運動服沒什麼不好，只要是適合自己的，就盡情的享受吧！ 憶妓 回答這個問題我覺得應該談一下研究生，穿著以及成熟是什麼 眾所周知研究生是高於本科一級的學位，本質上是學生，在就...
申請美國ee ece研究生一定要實習嗎
故一 不是。我們知道留學申請考察的是學生多方面的綜合水平，不僅要看均分 院校背景和語言成績，還要看軟實力水平。實習作為加分項能給留學申請錦上添花，不過並不是必須的，如果沒有實習，還可以通過科研和競賽來彌補。但是現在留學越來越卷，申請者中實習 科研和競賽都很豐富的同學比比皆是，在這種情況下，你很可能因...
去日本讀研究生一定要讀一年得研究生預科嗎？
喵嗷嗚 不需要 主要取決於自身專業基礎如何，是否能夠順利考上修士，即便是不讀語言學校不走研究生從國內直接辦理旅遊簽證去日本考大學院，只要能考上都可以直接辦理在留簽證手續入學。所以一般情況下，優先度方面自然是 直接修士 研究生 語言學校 有相當語言能力並且專業基礎紮實 研究計畫靠譜 備考充分則直接考修...