非理工科专业的学生的就业困境
非理工科专业，类似文科专业，我们雪峰老师讲，都是服务业，而且学的知识基本无用，产生不了直接的价值，因此这些学生在找工作的时候，非常难，非常非常难。主要原因如下：
- 专业匹配度不高：对于非理工科毕业生而言，他们所学习的专业可能并不能很好地匹配到职场上的具体工作岗位，这就导致了他们的就业难度加大。例如，文科生可能更适合从事一些写作、编辑、管理等工作，而商科生则适合从事一些销售、市场营销、财务等工作。如果他们在就业时没有准确地评估自己的专业背景和能力，就可能导致找不到合适的工作岗位。
- 技能缺乏：许多非理工科毕业生在大学期间并没有系统地学习职业技能，因此在求职时可能会遇到一些技术性的问题。例如，有些岗位需要掌握编程或数据分析等技术，但非理工科毕业生可能对这些领域不太了解。这样就会影响他们的竞争力，导致找工作更加困难。
- 行业发展不稳定：一些行业的发展可能并不稳定，这意味着它们的就业机会也会受到影响。例如，某些新兴行业可能会面临市场饱和或者政策风险等问题，导致就业需求减少。在这种情况下，非理工科毕业生可能会因为所在行业的发展不稳定而难以找到满意的工作。
- 大量竞争者：对于许多岗位而言，都有大量的求职者申请。在这种情况下，非理工科毕业生可能会因为竞争压力大而难以脱颖而出。为了提高自己的竞争力，他们需要不断提高自己的专业素质和技术能力，并积极寻找一些具有竞争力的岗位。
大数据前景和工作方向
- 大数据技术的发展：随着互联网技术和云计算技术的发展，产生了大量的数据，而传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据的存储和处理需求，因此大数据技术应运而生，解决了这个问题。同时，大数据技术还在不断发展和完善，使得更多的企业和组织能够利用大数据技术来提高业务效率和创新能力。
- 大数据应用的需求增加：现在越来越多的企业和组织开始意识到大数据的重要性，开始寻求利用大数据来解决业务问题和创新业务模式。例如，在电商领域，大数据可以帮助企业实现个性化推荐、精准营销等功能；在金融领域，大数据可以帮助企业预测风险、识别欺诈等。这些需求推动了大数据行业的快速发展。
- 技术人才的需求增加：由于大数据行业的快速发展，需要大量具有相关技能的人才。但是目前市场上符合要求的大数据人才数量相对较少，导致了大数据行业的薪资水平较高。此外，大数据行业的薪资水平也受到市场供需关系的影响，如果市场需求持续增长，那么薪资水平也会相应上涨。
- 大数据行业之所以比较火，是因为它符合了当前社会发展的趋势，同时也受到了市场需求和技术人才短缺的双重驱动。
从事大数据的IT人员主要有以下几个工作方向：
- 大数据分析工程师：主要从事大数据数据收集、清洗、整理、分析等工作，包括Hadoop、Spark等分布式计算框架的应用开发，以及数据分析工具（如Tableau、Power BI）的使用。
- 大数据平台架构师：主要从事大数据平台的设计和构建，负责整个大数据生态系统的架构规划、方案设计和技术选型等工作。
- 数据仓库架构师：主要从事数据仓库的设计和构建，负责数据仓库的技术选型、系统设计、数据迁移等工作。
- 数据科学家：主要从事大数据科学领域的研究与实践，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等方面的研究。
- 数据可视化工程师：主要从事数据可视化的设计与开发，使用各种可视化工具和技术（如D3.js、Echarts等），将复杂的数据转换成易于理解的图表或报告。
- 数据治理专家：主要从事大数据数据质量的保障和管理，包括数据清洗、数据验证、数据标准化等工作。
- 数据分析师：主要从事大数据数据分析的工作，通过数据分析工具（如Python、R等），发现数据背后的规律和趋势，为企业提供决策支持。
寻找适合自己的IT相关方向
从上面的7种岗位来看，做数据可视化工程师和数据治理专家是比较适合非理工科专业学生。这2种涉及到的知识不会涉及的复杂的编程，而是在业务上的理解居多，这2个方向前景和工资都是值得期待的。其他的种类非理工科专业学起来吃力，而且对学历和专业要求都比较高，即使学会了工作也很难。
适合的2种方向的学习的课程基本如下，
数据库
- 复杂查询
- 存储过程
- SQL优化
数据仓库
- 数据迁移
- 数据清洗
- 数据建模
- 数据服务
linux 操作系统
- 基础命令
- shell脚本
- 系统调度
- 数据
业务知识
- 金融数据
- 电商数据
- 医疗数据
- 工商数据
选择大于努力
在目前就业萎靡的情况下，如何能够脱颖而出，走向理想的工作岗位，需要思考的是
请教业内人士，不能盲目培训和学习
找专业和有成功案例的机构
能够对接企业并能够推荐的结构。
希望大家读了这篇文章有所裨益。
