1樓：
文科生不建議踏進大資料領域，需要強大數學理論，線性代數，概率統計等，你硬要踏進大資料領域或者程式設計領域的話，你可以先學一學c++，能學會c++的話那你絕對有資格踏進大資料領域。其它什麼語言都不是個事。
2樓：
別信別人說的不可能你喜歡就去做
我覺得你能在大學初期就能發現自己感興趣的方向並為此努力已經很難能可貴了
我就很後悔大學的時候沒有好好發掘自己的興趣做一些職業規劃之類的
一般公司的話從資料庫到業務的職位設定大體上依次是Data Engineer->Data Scientist->Business Intelligent/Business Analyst/Data Analyst
有的公司可能分的更細有的公司可能乙個人把一整條線全包了
Data Engineer主要是負責對資料庫的維護然後取數做做Dash Board
Data Scientist主要負責根據BA或者業務部門給的需求建模看公司需求可能在技術方面除了要求你會Machine Learning以外還要求你會Deep Learning會NLP會CV啥啥的可以去網上找一些相關職位看看它們一般有啥要求
Business Analyst/Data Analyst/Business Intelligent 對程式設計的要求沒有Data Scientist那麼高但是會更看重你對業務的理解以及一些專業領域的知識技術上會要求你會SQL &Tableau/Power BI之類的相對而言沒有那麼難上手加油啊
3樓：
說下我的情況，經管的，畢業進入一家上市IT企業做運營。。。
校招進的。
不過之前一直想去金融業或者會計師事務所，我考研就是為了進金融業。所以研一考注會，當然沒過。研二去事務所實習。。。金融業不好進，去事務所實習是為了曲線救國，雖然也沒成功。。。
結果，可能和金融業、事務所無緣吧，最後找了家IT公司。。。同學很多去銀行的。。。感覺很多事情還是得靠緣分。
非財經院校，工科類211。
看了樓上那麼多答案，都是說文科生不行，我覺得題主既然都能考上985，智商肯定是很不錯的。
我研究生同學有普校英語專業轉經濟的，高中學文科的同學有大學畢業找不到滿意工作，報班學計算機的，題主一定要對自己有信心。
至於具體怎麼做，我也不知道，不過多多認識學校裡計算機專業的，沒事蹭個課，平時多交流應該比自己悶頭學強些吧。
另外答主我是高中文科，大學研究生經管，但都是挺偏文科那種經管專業。。。除了學過高數，也是文科生。。。
很討厭聽到文科生學不會啥的。。。畢業以後確實發現了，人啊，為了吃上一碗飯，啥都能學的會。
如果題主是怕專業文科，即使懂計算機也沒優勢就考個研吧，跨考，就算不考計算機，考個資訊管理啥的，專業上也有優勢。
不管題主考不考研，最後就是校招的時候多關注這類企業，既然是文科生，同學們可能考事業編公務員的很多，不要跟著他們的步伐，也不要受周圍人影響，堅定自己的道路！
實習的時候也要多關注這類企業，有了實習經驗，哪怕不是技術崗是運營崗，也會好很多，好歹是相關行業經驗了。
總結一下：蹭課，多多結交這個專業的朋友，盡量往相關行業實習，校招的時候多多關注這類企業，最壞情況跨專業考研。
當然這些只是個人建議。
題主加油！
4樓：少談主義
毋庸置疑的是：要付出加倍的努力，但學什麼都是非常苦的，「吃得苦中苦，方為人上人「。
如果去工業界從事資料相關的工作，文科生的背景的確比較吃虧，因為現代企業非常講究分工明確，技術就是技術，非技術就是非技術，而文科的教育背景（尤其是課程設定）往往導致數學和程式設計的積累極其欠缺（並不代表學不好），所以沒有什麼優勢。但是，可以在彌補相關知識和技能之後去爭取網際網路公司非技術崗的實習機會，從深入了解行業開始，尋找自己在工業界的位置。
當然，還有一條路是去學術界，尤其是既然題主打算考研。學術界其實這方面大有可為，工業界的職位欠缺是因為大資料和文科結合的路子太過超前，不一定能做出落地的產品，但學術界不一樣，越是如此，越存在創新的機遇。我認為文科大體上要分成兩類來看，一類是humanities，一類是social science，大資料（姑且用這個詞）與文科的結合在前者可以做Digital Humanities的研究，與後者的結合則可以搞Computational Social Science，都是非常新興/前沿/非主流的研究方向，各個學科（政治學、社會學、傳播學等等）都有自己結合的視角和思路，相信教育學也是。
國外這方面已經有很多大佬，國內也在如火如荼地發展。
在這種結合的過程中，文科生最大的優勢是Domain Knowledge帶來的「問題意識」，提出乙個有意義的、資料又可解決的問題就幾乎成功了一半。而且，很多時候需要與計算機科學家進行合作，當然前提是對計算機領域的研究方法和工具有基本的認識和理解。如果打算深入做這方面的研究，最好去海外讀個碩士和博士，國內讀完碩再出去也可，找到好的導師和團隊很重要，總之要早做準備。
人生路很長，只要想清楚了，不必著急，不必太看重一時的薪資、學歷和背景，持續專注於乙個領域，總會找到屬於自己的位置。共勉～
5樓：
當然是報考美麗的復旦大學了。復旦大學自2023年起招收大資料專業本科生和研究生，涵蓋經管、社會學（！）、數學、計算機等多個背景。
6樓：爛喵
成了喜聞樂見的文理撕逼麼？
有些人我也就呵呵了，別人能考到985補補高數線代概率運籌統計會很難麼？誰大學不是自學過來的？敢情貴乎搞大資料的都是藤校數學系的？
7樓：
如果題主是希望結合自己現在的專業（主要是心理學）來進入大資料領域的話，有難度；但是如果改變一下策略，轉而進入資料分析領域的話，還是很有希望的~ 我所在公司的資料團隊總體分為三個職能 - data scientist, data engineer, data strategist（可惜都不是專門做大資料的，而且我們公司的資料量目前也到不了大資料的級別）
我要說的重點是data strategist，我們團隊的每乙個strategist幾乎都有心理學的背景。而他們的工作主要就是幫助客戶理解我們分析出來的資料結果（e.g.
這個結果意味著公司的某一方面好或者差，這個結果和另乙個結果之間有什麼關聯性，如何利用這個分析結果來幫助公司做決策。。。）這些工作意味著他們首先必定得有良好的溝通能力，與人交往能力。我個人不懂心理學，但是私以為懂心理學的同學在這方面能力肯定會比我們強~ 然後strategist也得會一些數學，統計學之類的（淺嘗輒止即可，主要是用來給客戶解釋我們用了什麼方法去分析資料，解釋深了客戶也暈。。。
）至於程式設計，反正我們公司的strategist都不會。。他們需要什麼資料展示都是直接找我們要的。。
8樓：jn shen
好吧，作為非主流回答兩句。
我大一讀文科，大二開始讀工科，研究生繼續讀工科，畢業結婚生孩子做行政，然後又重新開始讀博士，因為研究方向需要開始學程式設計，學建模，重讀高數，線性代數，資料處理。
我的確比別人慢半拍，但不妨礙我繼續學習。
如果你是為了加速踏入人生巔峰，當然不必這樣大費周折。
如果你是以此作為長期發展方向，起步慢了一兩年也不是什麼大不了的問題。
重點是你想清楚了走這條路嗎？
9樓：靜光
關鍵不是你是否文科生，關鍵是你理科的成績如何？（當然，文科生的理科成績通常不怎麼樣）如果你的理科成績能在人群的80%以上，你可以試試，不然，還是取消這個念頭吧。就算進去了，能做的也就是銷售。
題主是因為聽了乙個講座就產生這個想法，建議多聽聽別的講座比較好。
10樓：
想的太多~
就不說你985考北大能不能考上，乙個文科的被忽悠兩句就要幹大資料，你確定你明白啥叫大資料？
高中文科，大學文科，你上了研究生就理科了？
本科統計的有的被忽悠轉數學都痛苦的一臉，你確定你能轉？
不是說完全轉不了，不過很痛苦，看你的問題，大致覺得你意志不堅定，易受鼓動，基本沒有相關基礎，找個專業相關的方向好好努力吧。
11樓：
現在的名人就是喜歡到處忽悠大學生，做點講座賣書賺錢，大師一般不出現在公眾視野，奮鬥在領域第一線呢。好好考慮自己想要的是什麼，別聽風就是雨的
12樓：
我也是文科生，然而，我已經被商學校掰成了半路出家的理科生，微積分，線代，統計，概率論balabala還不是和理科生一樣上課。。。SPSS.R和tableau（這個單詞我拼一萬年都會錯，上圖，補充一點這個要收費）也是一樣用。
然而我只是乙隻市場調研狗。其實專業和大資料並沒有必然的聯絡。。。
最後乙個問題就是大資料，你得真的有資料才行
13樓：阿釗正傳
以多數人的努力程度之地，根本談不上拼天賦。
大資料領域跟文科理科出身根本沒有關係，你考過後覺得好認定了想進去，那就努力，沒努力過根本就不知道自己是否有這方面的天賦。
14樓：Elvin
木有人邀，自己答一發。。。。
單從純文科生是否能夠勝任大資料職位這個角度來看我的答案是否定的，但是根據你的情況來看我覺得還是有可能的，成功與否在於你是否有足夠大的決心以及少許的運氣。
我覺得你最大的優勢在於年輕，在進入校招前還有充足的時間做專業儲備。你是985學校的大一學生，所以目測你的學習能力肯定還是挺不錯的。你需要克服的最大的困難可能就是從文科思維導理科思維的轉變（說的比較抽象。。
），在你具備完整的理科思維以及機器學習相關知識基礎之前，你所擁有的優勢我覺得沒有任何作用。
在學習大資料技術的這條路上你可能要在不影響本專業畢業的同時自學所有科班計算機專業的基礎課以及統計，離散，高數等多門數學課程。而有了計算機的基礎之後你還需要自學機器學習以及資料探勘方向的相關基礎課程並重視動手能力（畢竟公司注重的是實際的超出而不是理論研究）。如果真的能夠順利的完成到這步我覺得轉行已經成功了一大半了。
下面你就可以找乙份資料探勘崗位的實習工作或者參加一次資料探勘相關的比賽。如果努力得當加上一些運氣，相信你必定會實現自己的轉行理想。
過程看上去很困難，實際操作也確實很困難，但是你還年輕呀。話說我從進入機器學習領域到找到工作也就是7個月的時間（普通offer，切勿和大牛們相提並論）。
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