大数据工程师报考难度排名

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。

软考中级科目难度排行如下：

1、系统集成项目管理工程师。 该考试是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部共同组织的国家级考试，这种考试既是职业资格考试，又是职称资格考试。

2、软件设计师。

软件设计师考试属于全国计算机技术与软件专业技术资格考试（简称计算机软件资格考试）中的一个中级考试。考试不设学历与资历条件，也不论年龄和专业，考生可根据自己的技术水平选择合适的级别合适的资格，但一次考试只能报考一种资格。考试采用笔试形式，考试实行全国统一大纲、统一试题、统一时间、统一标准、统一证书的考试办法。 3、网络工程师。

网络工程师是指基于硬、软件两方面的工程师。根据硬件和软件的不同、认证的不同，将网络工程师划分成很多种类。大家比较认可的是安全方面的网络工程师。

4、软件评测师。

软件评测师，目前IT行业极端短缺的金贵人才，未来5年IT行业最炙手可热的高薪职位。 5、数据库系统工程师。 随着政府电子政务信息系统的广度、深度运用，数据库系统工程师将作为中高端人才大量运用于系统的数据库管理、分析、设计。各银行、企业ERP的大型运用数据库设计及管理。同时电子商务的快速增长，促成了大量的电子商务数据库设计、数据管理、挖掘分析人员就业。 6、信息系统管理工程师

信息系统管理工程师是全国计算机技术与软件专业技术资格考试（简称计算机软件资格考试）中的一个中级考试。

7、信息系统监理师。 监理就是由建设方授权依照国家法律法规以及合同、行业标准、规范等对信息系统工程实施的监督和管理。在法律上是独立的第三方。与建设方签订委托合同。监理费用由建设方来承担。

8、信息安全工程师。 信息安全工程师是信息产业部和人事部举办的软考中新增开的一门考试。 9、电子商务设计师。 电子商务设计师考试属于全国计算机技术与软件专业技术资格考试（简称计算机软件资格考试）中的一个中级考试。考试不设学历与资历条件，也不论年龄和专业，考生可根据自己的技术水平选择合适的级别合适的资格，但一次考试只能报考一种资格。

计算机技术与软件：

计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试是原中国计算机软件专业技术资格和水平考试的完善与发展。这是由国家人力资源和社会保障部（原人事部）、工业和信息化部（原信息产业部）领导的国家级考试，其目的是，科学、公正地对全国计算机与软件专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。

该考试分为 5 个专业类别，并在各专业类别中分设了高、中、初级专业资格考试，囊括了共 28 个资格的考核。通过考试获得证书的人员，表明其已具备从事相应专业岗位工作的水平和能力，用人单位可根据工作需要从获得证书的人员中择优聘任相应专业技术职务（技术员、助理工程师、工程师、高级工程师）。

大数据近年来越来越火，因为有了它，好像什么行业都能精准分析。但是，大数据本身的发展却很少有人分析。近日，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》，首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题，全面呈现了出来。用大数据来了解大数据这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条相关数据，综合运用多种大数据分析方法，对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以，称得上是用大数据来了解大数据。北京、广东、上海大数据发展位居前三报告显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看，就有意思了。国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，这个不足为怪，东部沿海地区这些省份排在前面，大家也都能够想象。但是在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”产业落后是地方大数据发展的突出短板具体来看，各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。分析认为，这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市，早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象，国家行政学院教授汪玉凯建议，这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题：“它们是首先抓住了一个概念，然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的，这是它们的软肋。所以我认为，你们一定要注意应用，要打造你的优势。”人才短缺问题日益突出报告指出，数据管理环节漏洞较多，是大数据发展面临的首要问题，包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。而我们更关注的是另一大问题。我们会发现，大数据领域里数据是有了，但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面，现在分析类的人才，市场是供不应求，缺口非常大，而项目管理类的人才，供给又远远大于需求，所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺，这是最突出的问题。”发展大数据要谨防人才“眼高手低”大数据的核心就是数据的抓取与分析，而分析环节，目前离不开人工设置变量，建立模型。所谓“差之毫厘，谬之千里”，大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示，我国大数据人才能搞管理的不少，真正能做分析的却远远不够，这是典型的“眼高手低”，势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补，探索新的人才培养模式。比如，将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面；比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。