2024-06-21
1、进入专业领域，PowerQuery如同数据的魔法棒，轻松转换和预处理数据，确保你的分析数据精准无误。而PowerPivot则专为大规模数据集设计，让你轻松应对复杂计算。Power View和Power Map则将数据可视化提升到新的高度，交互式图表和地图让信息一目了然。
2、SAS - 专业级统计分析之王SAS，全球统计分析领域的领头羊，由两位研究生初创，如今已发展为全球员工过万的大型企业。作为统计分析的国际标准，SAS拥有30多个功能模块，涵盖了数据访问、管理、分析和展现的全面能力。
3、SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。R R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。
大专计算机类：软件工程专业；电竞专业；大数据专业；UI设计专业；人工智能专业都挺不错的。第一：软件工程专业。软件工程专业的就业情况一直比较不错，在计算机专业当中的表现是比较好的，所以如果在本科毕业之后就希望参加工作，可以重点考虑一下软件工程专业。
ui设计、电子竞技、影视动漫、软件开发、电子商务都是适合初中生学习的专业。而且这些专业都是现在热门的专业，发展前景也很不错。
电子商务专业 电子商务入行门槛低，无论什么学历都是可以学的。电子商务专业，简称电商专业，是融计算机科学、市场营销学、管理学、经济学、法学和现代物流于一体的新型交叉学科。
想要从事教育行业的你，不妨考虑幼师专业。大数据技术专业在这个全球化智能时代，大数据技术已经成为各行各业不可或缺的一部分。工业智能技术也是未来的趋势，如果你对科技感兴趣，这个专业值得你选择。设计专业无论室内设计、平面设计还是UI设计、环艺设计，市场需求大，前景广阔。
随着5G时代的到来，企业加大了在交互设计方面投入，一时间全行业的目光都集中到UI设计师身上，UI设计师正成为行业炙手可热的急需人才，感兴趣的美眉还不抓紧了！电竞专业 中国电竞用户规模现已达到3亿，伽马调查报告数据显示，电竞行业人才缺口达26万。
软件工程师研究用工程化方法构建和维护有效、实用、高质量的软件的学科，主要关注软件开发技术与软件工程管理技术，涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台等方面的知识。本专业学生除了继续攻读硕士研究生之外，普遍能到国内外IT企业从事专业的软件开发、硬件设计、软件测试等相关工作。
虽然听起来有些高大上，但其实也并不是那么难。本文将为零基础的读者介绍大数据开发的学习路径和技能要求，帮助大家快速入门。打好Java基础Java是大数据开发的基础，因此需要打好Java基础，掌握SE、EE等相关知识。通过3个月左右的学习，就可以掌握Java基础知识。
不难学的，大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。
不难学，学习大数据确实具有一定的门槛要求，因为大数据本身就是建立在数学、统计学、计算机、经济学、社会学等诸多学科之上的交叉型学科，对于不同的初学者来说，在学习大数据的时候，要根据自身的实际情况来选择切入点，不同的切入点也有不同的门槛要求。
大数据专业相对来说还是有一定难度的，毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的如果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易，会比非计算机专业的人士好很多，但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数据，难度还是很高的。
大数据开发当然不是一个容易的事情，他的难度和Java开发是一样的。可不是随便的人随便学一学就能够学成的。
就业方向不同 大数据开发工程师 分两种：第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
大数据工程师和大数据开发工程师两者之间没有区别。大数据工程师指的就是大数据开发工程师。大数据工程师（即大数据开发工程师）从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务。
大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。
大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。
大数据开发工程师主要工作：开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；大数据分析是大数据应用的一个重点。
1、Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
2、中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。hihidata比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。SAS专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。
3、Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。
4、BI工具 BI即商业智能，它将企业中的数据进行有效整合，经过处理后将数据呈现以帮助企业做出经营决策。关于BI工具市面上有很多，今天列举三款工具，分别是Tableau、PowerBI和DataFocus。
5、数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
6、九数云在线数据统计分析工具 - 实用与智能并存九数云，由业界知名帆软软件打造，是一款专为大数据分析而设计的神器。其低门槛的特点使得统计新手也能轻松上手，无需编写复杂函数。它的强大性能使得大规模数据的处理变得轻而易举，无需编程即可完成。