学统计的想转行到大数据？
学统计的转行大数据既有优势也有一定劣势。首先，统计专业的从业人员基本都比较擅长建模， 大多数情况下，由于获取数据困难，比如临床实验结果数据，统计建模一般要在了解数据的基础上做出各种先验假设。而大数据方向的主要问题在于如何快速处理海量数据，而最终进行数据挖掘时并不需要进行大量建模，比如可以通过简单的数数（通过数落在每个网格里的数目）就能得到接近真实的数据分布。由于数据量较大，无法单机处理，一般需要依赖分布式系统来进行数据的存储和计算。统计专业的从业人员大部分都比较精通R或者SAS，而大数据方向需要掌握编程语言如python，一些分布式系统和工具，如HDFS, Mapreduce, Spark等等，以及精通数据库查询。无论是统计建模还是大数据挖掘，本质上都想通过数据来得到更多有用信息来支持业务和商业决策等等，所以都需要对业务逻辑比较清晰，才能更好的定义问题，进而从数据中得到问题的答案。
