大數據指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據、雲計算已經成爲當下最熱的詞，相關行業的職業薪資也是水漲船高。
北京大數據工程師薪酬一覽：
hadoop工程師水平
有相關資料顯示:
在工齡3年以下的人羣中，大數據工程師、AI 工程師、全部工程師的平均年薪分別爲 29.22 萬元、29.98 萬元、23.73 萬元；
在工齡8-10年的人羣中，三者的平均年薪分別達到了 44.23 萬元、45.71 萬元、39.91 萬元。
可見，在大數據領域，隨着工作年限的增長，薪資增幅較大。並且，無論在哪個工齡段，他們的平均年薪都高於全體工程師的平均水平。
大數據之所以被寄予厚望，是因爲數據已經逐漸成爲企業的核心競爭力，通過分析、挖掘數據的價值，企業可提前獲知客戶需求，預測其消費習慣和趨勢。讓管理者的一切決斷都有據可依，不再盲目，降低企業風險。
近兩年，數字化轉型浪潮席捲各行各業，越來越多的傳統行業開始認識到數據的價值。
Informatica 前主席兼首席執行官蘇哈比·阿巴斯曾坦言，信息時代唯一最有價值的資產就是數據。
未來數據規模將達到前所未有的數量級，企業對數據管理需求大幅提升，帶來的結果是：大數據人才供不應求，其從業者價值被放大，薪酬也相應提升。
大數據的核心是大計算
究竟什麼數據纔算是大呢？大型製造企業和倉庫多年積累下來的存貨海量數據，高達幾兆兆字節，算不算大數據？3000個PoS機的現金數據與幾千份工作表中的數據算不算大數據？每天發生在盈利組織、社會管理機構的圖像、視頻、文本文件、電子郵件交流、社交媒體，音頻文件以及其他算不算是大數據？
看是否經過有目的的大計算，而大計算所使用的標準就三樣：
1.多樣性
以上述的PoS數據爲例，儘管數量龐大但它依然不是大數據，但是如果把從供應商處取得的數據與其整合後所構成的帶規律性的供應鏈，則它們就成了大數據；
2.關聯性
以天氣預報爲例，氣象數據雖然僅僅是從一些基礎的系統取得（氣溫、氣壓、風速等），但數據關係卻極爲複雜，即使是最頂尖的氣象學家也不一定總能做出準確的氣象預測。這個時候，他們就會使用高度專業化的數據分析方法以作出更準確的預測。當然，從這個意義上講，地震的預報顯然是超過目前人類的認知的，而隨着未來智能社會生態與人工智能的進步，這個問題估計會得到不斷改善；
3.因果性
很多人把因果性習慣地理解成經驗論，其實是失之偏頗的，因爲經驗論只是一種很狹隘的認知論。換句話說，經驗論多數是線性思維，但是因果論卻包含了線性與發散兩種思維。
比方說，當你想知道口紅十月份的市場情況的時候，你所要的數據就不僅僅是你自己的採購記錄了，你還需要整合社交媒體和其他外部市場數據，才能得到最佳答案
入門學習大數據，一方面可以通過自學，另一方面可以通過參加培訓機構。
這裏有幾點建議，供大家參考：
第一點：自己開始學習大數據，但是真的找不到門路，不知道從何下手，不知道安裝哪些大數據軟件工具、怎樣配置一套學習環境的時候。你可以先去諮詢一些專家解決，或者搜索一些專業問答或者視頻。
第二點，自己有一定大數據基礎，日常學習中，碰到各種問題，一個人摸索，效率較低，可以加入一些好的學習交流環境，結交更多的大數據好友，以便快速學習成長。
第三點，0基礎轉行大數據。沒有基礎當然也可以轉，但是需要先打好編程基礎，Java、Python等，可以參加培訓加快自己的成長，這種途徑也是最快最有效的。
總而言之，參加大數據培訓就是以金錢換取時間(快速成長)和空間(創造更好的學習交流環境)，能否發揮最大的價值，就要看個人的情況和選擇怎樣的培訓機構了。一個好的培訓機構不僅能夠讓你快速的學到大數據方面的知識，更是鍛鍊了你的項目實戰能力，讓你快速找到一份滿意的大數據工作，讓你順利進入到大數據領域工作，開展你的大數據職業生涯。
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