对于本科生来说，大数据开发往往是基于大数据平台的，所以在实习前要重点学习大数据平台的相关知识。因为大数据相关的产业链比较长，大数据领域还有很多工作，涉及数据的收集、整理、存储、分析、展现和应用等。而且还有大量基于大数据的行业场景相关的任务，比如基于大数据平台的各种开发等。
大数据专业考研难吗？
作为一名教育工作者，我来说说我的看法。首先，大数据专业本身就是一个典型的交叉学科，涉及到数学统计学计算机经济学金融学社会学等一众学科，所以大数据专业本科生在考研时也有更多的选择，可以结合自己的兴趣爱好和发展规划来选择目标专业和主攻方向。不同专业的考研难度是不同的，总体来说难度都不算低。从当前的人才需求趋势来看，大数据专业本科生在考研时，除了可以考虑大数据专业之外，还可以重点考虑一下计算机专业，一方面计算机专业高端人才的需求量比较大，另一方面计算机专业也一直是培养大数据方向研究生的主要专业之一，能够保障学生的学习和科研体验。
从大的创新趋势来看，大数据与传统行业领域相结合的创新点会越来越多，这一点在工业互联网时代会有越来越明显的体现，而由于计算机专业与工业互联网的技术体系有非常紧密的联系，所以在计算机专业主攻大数据方向也会有较多的科研资源支撑，包括丰富的课题方向等。大数据方向的创新需要较多的资源支撑，涉及到数据中心行业场景和课题资源等，所以在目标学校的选择上尽量选择学科实力比较强的高校，同时还需要重点考虑一下所在地区，这两个因素对于读研和就业都有比较直接的影响。
在就业方面，近些年来很多大数据方向的同学除了会主攻算法岗位之外，还会重点关注一下开发岗，毕竟相对于算法岗来说，开发岗不仅岗位数量比较多，岗位附加值也比较高，很多同学都会做两手准备。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
这是一个非常好的问题，随着当前不少大数据专业的同学陆续进入到实习阶段，这也是同学们比较关心的问题之一。由于大数据相关的产业链比较长，所以大数据领域的岗位还是比较多的，涉及到数据的采集整理存储分析呈现和应用等，而且基于大数据还有大量与行业场景相关的任务，比如基于大数据平台进行的各种开发等等。所以，对于要参加岗位实习的同学来说，应该根据自己的知识结构和能力特点来选择相应的实习岗位。
当前大数据技术正处在落地应用的初期，此时开发岗位的人才需求量还是比较大的，而且随着工业互联网的逐渐落地应用，未来大量的传统行业企业也会需要专业的大数据开发人才，来完成企业相关数据的价值化任务，所以从这个角度来看，当前可以重点关注一下大数据开发相关的实习岗位。对于本科生来说，大数据开发往往是基于大数据平台来进行展开的，所以在实习前要先重点学习一下大数据平台的相关知识。
当前大数据开发的编程语言多采用JavaPythonScala等，其中Java和Python都是比较典型的全场景编程语言，掌握这两门编程语言也会有更大的岗位选择空间。除了开发岗位之外，大数据分析岗位也有很多的人才需求，从事大数据分析往往需要具有一定的统计学基础，所以要重视统计学相关知识的学习。当前做大数据分析有两种常见的方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，所以如果要从事大数据分析岗位，还需要重视机器学习相关内容的学习。
大数据征信与传统征信的区别？
你好，我是李。我很荣幸回答你的问题。首先，你要清楚，大数据和征信是有本质区别的。信用报告，也称为信用档案。是中国人民银行建立的征信系统。它客观记录了公民的历史信用信息、历史还款信息及相关数据。大数据报告一般由民间数据机构收集，主要收集线上小贷、P2P、线下小贷等机构申请贷款的客户数据。
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