一、什么人适合学互联网技术？
有志于互联网行业的人都可以学，现在学习互联网技术，可以说是非常不错的选择。
现在互联网行业的发展非常的迅速，跟我们的日常生活也是息息相关，再加上国家也在支持信息化产业的发展，所以学习并掌握一门热门的互联网技术，可以说是非常棒的决定，可以让自己的未来有更多的选择。
互联网技术是非常多的，大数据、云计算、前端、UI设计等等，不同的技术需要学习的东西会有差异，未来的求职也会有所不同，需要认真分析之后，再做出决定学习什么技能！
1.互联网技术本身就是一个很广大的概念。有三种含义，硬件、软件、应用。
2.学习互联网技术的各类基础知识不难，但是这是方向本身就是个易学难深的领域。
3.想要有所成就，在相关领域占一席之地的，就个人而言，最好学习的年纪在18到35左右，或许有18岁以下和35以上的，但是不多，他们要么天赋出众，要么毅力顽强，意志力坚定。
4.而18到35岁学习互联网技术的人，也需要一定的天赋与努力，这个天赋包括你的耐心，可以耐得住寂寞，逻辑性比较强，思维活跃等。
5.最后如果可以，最好学习的地点肯定是各类相关大学，财侣法地，那里有专门的老师，志同道合的同学朋友和最新的技术知识，甚至有机会和各大公司进行合作实践学习。
可以学习室内设计。1、就业机会众多，选择余地大，房地产和建筑装饰行业高速发展，需要大量专业的设计人员。随着经济发展，收入增加，越来越多的人注重房屋的舒适度和品味，室内设计人员需求量大增；2、入行门槛较低，能力大于学历，室内设计目前在国内处于起步阶段，科班出身的人士很少；3、收入水平较高，设计师收入来源丰富，薪酬结构是底薪加业务提成加设计提成，大多有实力的设计师年薪都高于十万；4、发展空间广阔，就业机制灵活，关联行业均可就业，如家具产品的构思设计，指定生产工艺流程，成本核算等；5、知识系统实用，专业特长突出，具备深厚的美术素养及电脑表现手法。
学IT前景不错。
1、电脑行业需求量大，工作很好找，而且工作环境也不错。
2、电脑行业的工作与社会接触都比较紧密，紧跟潮流，所以见识和思想都会比较开放，也有利于以后自己发展。
3、学习电脑入手比较快，学习难度不是很大。
4、现在有些学校有一些技能加学历的政策 ,不过主要看你自己的选择，上大学虽说听起来好，但是很多大学生都是毕业即失业的，还不如趁早学习门技术，毕业就可以工作，选对了好的行业，以后的发展空也会很大的。可以去学习计算机网络，现在学网络就是不错的选择。
首先要有兴趣，技术都很枯燥乏味的，没有兴趣很难学下去，互联网技术要自己专研找资料看的，没耐力也学不下去。
二、为什么国内互联网公司都在做大数据？
互联网公司与传统公司的最大区别是客户群不同。传统公司更倾向于做大众化的产品线，基本要涵括所能接触到的各类人群，通过扩大原始客户群体来提升交易量。而互联网公司不论是做那一行的，他们基本不需要考虑能接触到的客户数量，相反如何从这些大量客户中精确定位有购买意向的客户才是关键，所以需要通过大数据进行筛选判断，这样才能通过小成本精确狙击目标客户，来达成更高的成交量。
简单用个公式来表示：
交易量=客户群体数量*成交量
传统公司提升的是客户群体数量，而互联网公司提升的是成交量。
传统公司实体经营，每个地方人流量是大致固定的，同时能容纳的店铺也是固定的。扩大自己的辐射力，吸引更多的人进店才是竞争的根本。
互联网公司不需要考虑客户辐射力的因素，因为网络上的客户几乎是无限的，但是竞争对手数量也是庞大的。在这个环境下，精准找出最符合自己的同时又能区别于其他对手的客户群体，无疑是活下去的关键。
三、各位大神，谁能解释一下互联网大数据是什么？有何作用？
作为一名互联网行业的从业者，我来回答一下这个问题。
首先，互联网大数据目前已经形成了一个庞大的生态体系，这里面既包括技术体系，也包括业务体系，涉及到的环节包括数据采集、数据整理、存储、安全、分析、呈现和应用，随着大数据不断开始落地到行业领域，大数据自身也正在开辟出越来越大的价值空间。
要想解释清楚互联网大数据，需要从多个角度来进行解读，涉及到技术体系，业务体系和发展趋势等多个方面。从技术体系结构来看，大数据的技术体系以大数据平台为核心，而大数据平台则以分布式存储和分布式计算来展开。目前大数据技术体系已经趋于成熟，基于大数据平台的生态体系也已经形成了一定的规模。大数据平台的作用就是完成大数据的技术实现，行业领域可以基于大数据平台来完成各种大数据创新应用。
从业务体系来看，大数据本身就打开了一个新的价值空间，这个价值空间就是数据价值，由于互联网本身就会产生源源不断的数据，所以大数据的价值增量也会源源不断。不同的业务体系会产生不同的数据，所以其产生的大数据价值也会有所不同。在产业互联网时代，行业领域的数据价值将逐渐得到体现。
从发展趋势来看，在产业互联网的推动下，大数据的发展趋势将逐渐向智能化领域发展，由于人工智能是大数据应用的重要出口，所以未来大数据在人工智能的发展过程中会获得越来越多的关注。
