雖然目前大數據的細分崗位比較多，但是主要集中在五個方面，分別是底層平臺研發(fā)、大數據應用開發(fā)、大數據分析、大數據運維和大數據教育。價值探討3、現在和未來4、大數據隱私二、大數據技術1、云計算2、分布式處理平臺（Hadoop）3、存儲技術4、感知技術三、實踐1、互聯網的大數據2、政府的大數據3、企業(yè)的大數據4、個人的大數據大數據的核心就是預測。

1、大數據是不是科學，為什么？

先說觀點，大數據是科學。這個問題其實挺難回答，因為涉及到兩個比較難于理解的概念：“大數據”和“科學”，科學是正確反映世界本質與規(guī)律的理論，不可證偽。大數據理論被數據科學家維克托·邁爾-舍恩伯格2008年在《大數據時代》中提出，大數據指是指無法用常規(guī)工具進行處理、需對所有數據進行分析處理的數據學科。如果要系統(tǒng)的認知大數據，就必須從三個層面來著手來分析他，具體的大家可以找相關的書籍來看：一、大數據理論1、大數據特征：具有5V特點Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。2、價值探討3、現在和未來4、大數據隱私二、大數據技術1、云計算2、分布式處理平臺（Hadoop）3、存儲技術4、感知技術三、實踐1、互聯網的大數據2、政府的大數據3、企業(yè)的大數據4、個人的大數據大數據的核心就是預測，大數據將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。

2、學習大數據必須要學SQL嗎？為什么？

雖然目前大數據的細分崗位比較多，但是主要集中在五個方面，分別是底層平臺研發(fā)、大數據應用開發(fā)、大數據分析、大數據運維和大數據教育，除了底層平臺研發(fā)往往需要中高端人才以外，其他崗位的知識結構并沒有太多的基礎性要求，下面對這幾大方面的知識結構做一個具體的介紹。大數據應用開發(fā)崗位需要的知識結構包括大數據平臺體系結構、編程語言、數據庫（NoSQL）、算法設計等內容，可見在大數據應用開發(fā)崗位需要掌握SQL，NoSQL的意思是NotonlySQL（不僅僅是SQL），不是說不需要SQL，

對于應用程序開發(fā)人員來說，掌握SQL是基本的要求。大數據分析崗位的知識結構包括大數據平臺體系結構、編程語言、數據庫、算法設計、算法實現、數據呈現等內容，大數據分析注重算法的設計與實現，而數據呈現則往往需要通過SQL語言完成數據的提?。˙I），所以對于大數據分析人員來說是必須掌握SQL語言的，而且需要對SQL語言非常熟悉，

大數據運維的知識結構包括大數據平臺的搭建、組件部署、編程語言、平臺維護、網絡維護等內容，對于運維人員來說掌握SQL語言也是一個基本的要求，因為大部分運維工作都需要對數據進行操作，通過Shell（Python）來編寫運維腳本是一個比較常見的做法。大數據教育則是為大數據行業(yè)提供人才培養(yǎng)的服務，大數據教育更是涉及到以上各個崗位的知識結構，當然需要掌握SQL語言了，

總之，目前大部分大數據崗位都是需要具備SQL基礎的，所以在學習大數據之前往往都先學習一下SQL和編程語言（Java、Python、Scala、R等）。大數據是我的主要研究方向之一，目前也在帶大數據方向的研究生，我會陸續(xù)在頭條寫一些關于大數據方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲，如果有大數據方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！。

3、數據科學與大數據技術，簡稱“大數據”，這個專業(yè)好不好？

回答:熱門而火爆的新興專業(yè)，1.數據科學與大數據技術，簡稱“大數據”，是計算機、人工智能等多學科相互交叉的專業(yè)。2.大數據專業(yè)，主要培養(yǎng)通過大數據思維，對大數據進行開發(fā)運用的高層次人才，畢業(yè)后，主要去向為政府、企業(yè)、公司，具體行業(yè)為保險、電子商務、銀行、金融、醫(yī)藥、互聯網等，3.自中科院首開“大數據技術與應用”專業(yè)以來，截止目前，全國有近300所大學開設了大數據專業(yè)，可見該專業(yè)的熱門程度。