大数据需要什么人才？
大数据人才可以分成3个层面：技术层面、业务层面和创新层面，主要需要以下六类人才：大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师、数据可视化工程师、数据安全研发人才、数据科学研究人才。
大数据需要的人才，首先得有很强的心力，“板凳要坐十年冷”，虽然不会到十年这么夸张，但三到五年的咬牙坚持恐怕是不可避免的。从数据分析、到数据开发、到数据挖掘、到近几年很火的机器学习和深度学习算法，各类围绕数据的技术人才，其价值就类似于挖矿的矿工
大数据应用工程师证书有用吗？
有用。
大数据应用工程师含金量很高，工作能拿到不错的待遇。应用工程师系列是中国专业技术职称工程类中的高级职称（职称改革后称为专业技术职务任职资格）。应用工程师在工程界为技术专家或技术能手，在企业中发挥着无可替代的作用和很强的工作能力。
学历影响大数据工程师的收入吗？大数据工程师未来前景如何？
工程师是个很宽泛的概念，基本和工科搭边都可以算作工程师。
我国有专门的工程师职称，从助理工程师、工程师到高级工程师和教授级高级工程师，但像互联网行业等新兴行业，并没有专门的职称，但也算工程师（软件工程师、测试工程师等）。
说到学历会不会影响工程师的工资？
会也不会。
先说为什么“不会”，因为公司的薪资不会和学历挂钩，或者说几乎不挂钩，最多也就几百元的区别，尤其是在新兴行业，学历更是不会和薪资有任何关系。
对于职称来说，学历还是有一些影响，比如硕士只要3个月就能进助理工程师，而大专生要3年。不过现在即使在国企，职称对工资的影响也很小，虽然部分职位有职称要求，但也存在破格的可能性。
那为什么说“会”？因为虽然学历不会影响收入，但高收入工程师几乎都有不错的学历。
并不是说学历决定成就，而是好的学历是一条取得成就的捷径。
例如在中国10大富豪中有9个有本科及以上学历，而在工程师这样的技术人员中，高学历的比例更高。
学历更像一种信用体系，因为好的学历意味着往往具有更高的能力，因此北大清华的毕业生不需要证明自己，就能获得很好的工作机会，但大专生却需要大量的实际成果才能证明自己，获得相同的机会。
当然影响...
首先你做大数据你就需要知道大数据的特点...
就是大而广...
究竟多大.多广.就是大到常规手段无法处理的情况....
换句话说...
这就是个悖论了...
所以大数据技术的核心技术有且只有一个...
就是让别人信你...
如何让别人信你...
首先，对于大数据工程师来说，学历一定是影响薪资待遇的重要因素，尤其是在职场的初期更为明显一些。按照近几年的历史经验来看，研究生的薪资待遇要明显高于本科生，而且发展空间也有一定的区别。
其次，从大数据工程师的长期发展来看，高学历也有一定的优势，主要体现在以下几点：
第一：高学历的大数据工程师往往有较高的职场起点。通常情况下，研究生学历的大数据工程师往往有机会从事平台研发岗位，而本科生学历的大数据工程师往往做应用开发的多一些，主要集中在场景大数据应用开发领域。从这个角度来看，高学历在具体岗位的选择上有一定的优势，而这也是产生薪资待遇差距的重要因素。
第二：发展方向不同。高学历的大数据工程师往往走研发级路线，而较低学历的大数据工程师未来往往会走管理路线。研发级路线虽然压力也比较大，但是研发级路线的工程师往往有较长的职业生命周期，在IT领域里，这也是一个比较重要的优势。
第三：人才结构升级将促使从业者学历的提升。当前正处在产业结构升级的时期，产业结构升级必然会带来人才结构升级，而读研是一个提升职场竞争力的有效方式，所以人才结构升级将进一步促进从业者学历的提升。从这个角度来看，学历提升对于大数据工程师来说，具有一定的实际意义。
大数据当前正处在落地应用阶段，在大数据落地到传统行业的过程中，需要破除大量的行业壁垒，需要解决诸多技术问题和管理问题，所以大数据工程师未来的发展空间还是比较大的，从事大数据相关工作是个不错的选择。
对于职场人来说，通过读研来突破自身的发展瓶颈是一个有效的手段，读研不仅可以丰富自身的知识结构，也能够明显提升自己的研发能力并提升眼界。
最后，读研一定要趁早。
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[_a***_]领域，我会陆续在头条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。
