大数据的核心价值是什么? 其本质是量变产生了质变，其实问了这个问题，我们就已经能够知道，数据是真的具有价值的，并且价值不菲。那数据是今天才有的么？ 为什么加上大字就有了无法估量的价值呢？
举个例子:
如果仅仅是投掷了两次硬币，我说出现正面的概率是50%，有多少人会相信呢？但是如果我投掷了100万次，出现正面的概率是50%，是不是就会有更多的人信赖了呢？
所以说，大数据的根本不是大，而是量变产生了质变，数据得到了信赖。信赖数据是人类做出理性决策的基础。
那么先来说一说我对大数据核心价值的理解：帮助人们更加理性的看待世界。
那么大数据到底改变了什么呢?
1. 改变生产生式
供需关系，转变为服务关系。
大数据让企业拥有了更大的潜力与爆发力，通过对大数据的应用，企业可以更加精准的满足消费者对于产品的需求，可以对于生产环节，运输方式，物流时间，进行把控节约成本，提高利润的同时，也可以让利消费者，根据用户的不同反馈进行各种各样的迭代和升级，也让企业更具竞争力。
2. 改变信息的获取方式
从想知道什么就搜什么，到想要什么就推荐什么。
以前的新闻，商品，服务都是我们需要了，才去主动搜索，获取商品的方式简单，但是效率低，大浪淘沙般的查找，也不一定能够获得有用的信息。
但现在不用，互联网会根据我们的职业，地区，年龄，收入，性别，个人喜好，家庭组成，社会地位等维度，给你推荐适合的商品，喜欢的新闻，贴心的服务，让生活越来越遍历，越来越舒适。
3. 改变了思维方式
从经验驱动决策向数据驱动决策转变
以前公司骨干都是说这个听我的，没问题，我以前做过。。。。
现在公司里，会说，经过调研，据大数据统计测算，我们应该。。。。。
显然数据更有说服力，但为什么到现在才有这样的转变呢，其实就是数据由量变产生质变的过程，同时，瞬息万变的市场环境，也让我们更加不迷信与经验，思维方式的转变，也是情理之中。
4. 改变了管理模式
从全方位管理，到精细化运营的转变。
理念创新必然带来技术创新，技术创新必然呼唤机制创新，管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身，而在于对数据的分析与应用，从而释放出数据所蕴含的巨大价值。
总而言之，数据不是一朝一夕产生的，当数据的体量足够大，并且我们可以通过技术手段应用他时，大数据就不在是简单的数据，而是指导我们做出决策的工具，此时每一条数据，都是让我们的生活变得更好的基石。
虽然大数据时代已经到来，但是我相信，这只是一个开始，大数据的巅峰远不止如此，让我们共同期待，共同见证吧。
近年来越来越多的人选择大数据行业，大数据行业前景不错薪资待遇好，各大名企对于大数据人才需求不断上涨。大数据从业领域很宽广，不管是科技领域还是食品产业，零售业等都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，优化库存降低成本预测需求。
接下来我们就具体说下学大数据可以从事的岗位：
1、大数据开发工程师
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。
2、数据分析师
收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师
数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师
需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发
设计开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家
数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理
把数据和业务结合起来做成数据产品；平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。
随着对大数据人才需求的增加，大数据行业的发展空间和待遇也越来越好，很多想转行大数据，大数据主要的三大就业方向大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。无论大小企业数据分析人才都成为刚需，科班出身优势明显，但相关专业和非科班出身通过学习掌握数据分析知识同时实践于职场也可以助力个人职业生涯。
开发入门：Linux入门 → MySQL数据库
核心基础： Hadoop
数仓技术： Hive数仓项目
PB内存计算： Python入门 → Python进阶→ pyspark框架 → Hive+Spark项目
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
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4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。