大数据已经逐渐渗透进我们生活的方方面面。网络安全公司利用大数据来提升日常侦查工作的安全性;数据服务行业利用大数据帮助顾客找到便捷的解决方案;在防诈骗的工作中，大数据可以提升工作的准确性，提高效率，以达到保护私人财产安全的效果。

“大数据”是一个对于大量数据进行分装的概念。大数据可以是一家信用卡公司的交易信息、在线零售商的发票信息、气象站的气象测量指标等。所有的数据，都具有其独一无二的特征，很难用传统的计算方法和技术加以分类、分析。此外，数据还具有时效性，假如没有及时地加以分析，数据的性质就可能发生改变。现在，很多机构都喜欢用大数据来提升他们的工作效率，这也是近年来数据相关的工作岗位增多的原因。大数据产业发展很快，市场上预测在2014-2019年间年增长率可达23.1%。因此，市场上对数据分类、管理、处理的人才需求量很大，在大数据的背景下，来自各大数据相关高校的从业人员都有望实现自己的价值。

(一)推进大数据的背景

要是自己的专业不是数据相关专业怎么办?不用担心，如果你想要致力于数据研究工作，专业对口与否不会成为一项阻碍。致力于研究物理学、生物学、政策科学以及心理学的专业人士每天都要面对大量的数据，他们都要掌握一定的数据分析专业技能，将大数据方法融入自己的专业研究将会使得工作轻松很多。如果你从来都没有接触过数据分析的工作，也不必过于担心。在绝大多数敏感场合权衡大数据的是你的专业技能、见解及分析，你需要做的是将自己的工作领域与大数据相挂钩。

(二)大数据的工作类型

关于大数据基层建构最基础的是怎样让数据变得像资产那样具有价值，因此这些基础性的工作包括研发和维护必要的软件和硬件，一个云计算环境因其伸缩属性需要配备良好的数据处理设备。大数据的管理依赖于良好的大数据基层建构，通常来说，一般的数据库管理工作者更容易成为数据操控的专家。他们已经具备了一般的数据库管理方法，但是他们也要跟进大数据的进程。大数据的管理和数据库的管理并不一样，大数据通常都是非结构化的，而数据库的数据一般是结构化的，大数据中的每个数据都特定地从属于某个类型，管理大数据显然要复杂很多。

在大数据领域，统计学是一门重要的学科，掌握统计学相关知识的人员可以轻松地分析编译数据。目前的统计学科有不少先进的数据处理方法，但是掌握起来却不轻松，这都离不开数据基层建构、数据管理人员预先对数据分类处理等手段的支持。

数据可视化专家也是大数据产业需要的人才。在大数据分析中一个很重要的方面是及时将数据分析结果呈现给决策者，通常决策者并不具备专业的数据分析能力。数据可视化的目的就是让一个普通人也能看出一些关键指标和一些重要的暗示。举个例子，假设你是一位天气预报员，预先看了用图表、趋势图等方式呈现的天气状况，相信你就能很快明了该如何向观众播报天气。

最后，大数据时代还需要的一类人才是机器学习专家。当数据量太大超过人们的处理能力范围之外的时候，就需要机器来帮助人们解决问题了。机器学习基于自我学习算法，这些计算程序能自动地提升机器的分析能力，并通过每个数据的特征和不断犯错来提高精确度。

(三)大数据时代应该掌握的技能

大数据时代自我学习是很重要的，大数据的推进是一个动态过程，需要不断地更新学习。为了在这样一个环境生存下来，我们应该不断学习新技能，不断尝试使用新方法。最成功的大数据工作者不仅仅只是一个会熟练玩弄数字的人，还需要拥有商业思维。每一家公司都会趋向于从大数据的分析结果中汲取可以获利的信息，他们通常都在挖掘这样一类人群：会将策略信息与公司中长期战略良好地衔接起来的人才。因此，纯粹对数据加以分析而不与实际相联系的话，那么就没有多大的分析价值了。

实时关注大数据相关领域的动态，比如数据建构、数据管理、统计学、可视化以及机器学习，逐渐地成为一名专家。一位专注于信息科学的大学教授表示，自己曾接触过几个学生，他们在高年级做调研的时候才对数据表现出了一定的热情，但是后来他们在毕业后还是错过了这个快速发展的产业中的好几个难得的好机会，对于数据学科的学习，需要长时间的积累学习，更要与时俱进，因此想要成为这方面的精英并不是件容易的事情。