大数据就业前景分析

大数据广泛应用于电网运行、经营管理及服务等各大领域，并正在改变着各行各业，也带领了大数据人才的变革。大数据专业就业前景怎么样？这对于在就业迷途中的我们是一个很重要的信息。

明确分析目的与框架

一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。

2、数据收集

数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。

3、数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中比较占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。

4、数据分析

数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。到了这个阶

段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是比较常见，一般的数据分析我们可以通过Excel 完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab 等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

5、数据展现

一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。

常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6、撰写报告

末尾阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者

更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

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大数据专业发展前景如何

大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向

方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。

大数据就业方向介绍

大数据的就业方向： 大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为一下十大职位： (1) ETL研发： ETL研发，主要负责将分散的，异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 (2) Hadoop开发： Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce，Pig等的需求将持续增长。 (3) 可视化（前端展现）工具开发： 可视化开发就是在可视化开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视化开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

(4) 信息架构开发： 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 （5）数据仓库研究 数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。 （6）OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。（7）数据科学研究 数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。（8）数据预测(数据挖掘)分析 营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。 （9）企业数据管理

大数据发展的几大方向

大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此

未来十年大数据的发展前景如何

如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。 未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。 未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

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计算机网络技术专业大数据应用方向

计算机网络技术专业（大数据应用方向） 人才培养方案 一、专业名称与代码 （一）专业名称：计算机网络技术（大数据应用方向） （二）专业代码：610202 二、入学要求 高中阶段教育毕业生或具有同等学力者。 三、修业年限 全日制3年。实行弹性学制，学生可通过学分认定、积累、转换等办法，在2-6年内完成学业。 四、职业面向 五、培养目标及培养规格 （一）培养目标 培养思想政治坚定、德技并修、全面发展，适应区域经济建设和社会发展各产业领域岗位需要，具有良好的职业素质，掌握大数据系统运维、大数据采集与处理、Python大数据分析、数据可视化等方向等知识和技术技能，面向大数据应用领域的高素质技术技能人才。 （二）培养规格 1．素质 （1）具有正确的世界观、人生观、价值观； （2）崇尚宪法、遵守法律、遵规守纪；具有社会责任感和参与意识；

（3）具有良好的职业道德和职业素养； （4）崇德向善、诚实守信、爱岗敬业，具有精益求精的工匠精神； （5）尊重劳动、热爱劳动，具有较强的实践能力； （6）具有质量意识、绿色环保意识、安全意识、信息素养、创新精神； （7）具有较强的集体意识和团队合作精神，能够进行有效的人际沟通和协作，与社会、自然和谐共处； （8）具有职业生涯规划意识； （9）具有良好的身心素质和人文素养； （10）具有良好的生活习惯、行为习惯和自我管理能力。 2．知识 （1）计算机及网络系统的维护和管理的知识； （2）云计算与大数据环境的配置与运维的知识； （3）中小型数据库的安装、配置、维护、管理的知识； （4）数据采集、清洗、分析、存储各阶段的系统配置和程序开发技术； （5）WEB系统开发、数据可视化WEB图表知识； （6）网站前台界面设计与与制作以及模板设计与开发； （7）具有技术推广和用户支持所需要的市场营销和人际交往知识。 3．能力 具有包括口语和书面表达能力，解决实际问题的能力，终身学习能力，信息技术应用能力，独立思考、逻辑推理、信息加工能力等。 （1）具有计算机及网络操作与应用能力； （2）具有大数据操作与应用能力； （3）具有一定的中小型大数据项目运维及管理能力； （4）具有较强的数据分析及故障排错检测的能力； （5）具有一定的大数据项目招投标能力； （6）具有较强的中小型大数据项目预、决算能力； （7）具有一定的大数据项目招标、投标、签订合同的能力； （8）具有编写大数据相关技术文档和管理相关技术文档的能力； （9）具有较强Hadoop 技术框架操作以及程序设计能力； （10）能够对数据进行常规的统计分析、报表分析能力。 六、典型工作任务与职业能力 215 / 13

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

从事“大数据”工作的三大方向十大职位

从事“大数据”工作地三大方向十大职位 随着大数据地趋势引起地越来越多地重视，各大企业对与大数据相关高端人才地需求也越来越紧迫.这一趋势，也给想要从事大数据方面工作地人员提供了难得地职业发展机遇. 目前，大数据方面地工作人员主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才.在此三大方向中，各自地基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师. 从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域.产品分析是指通过算法来测试新产品地有效性，是一个相对较新地领域.在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯. 对于想从事大数据工作地求职者来说，如何根据自身条件进行职位选择？下面介绍十种与“大数据”相关地热门职位： 一、研发 随着数据种类地不断增加，企业对数据整合专业人才地需求越来越旺盛.开发者与不同地数据来源和组织打交道，从不同地源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业地需要. 研发，主要负责将分散地、异构数据源中地数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘地基础. 目前，行业相对成熟，相关岗位地工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成.人才在大数据时代炙手可热地原因之一是：在企业大数据应用地早期阶段，只是穷人地. 二、开发 地核心是和提供了海量数据地存储，提供了对数据地计算.随着数据集规模不断增大，而传统地数据处理成本过高，企业对及相关地廉价数据处理技术如、、、等地需求将持续增长.如今具备框架经验地技术人员是最抢手地大数据人才. 三、可视化工具开发 海量数据地分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如，和可以直观高效地展示数据. 可视化开发就是在可视开发工具提供地图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件.还可轻松跨越多个资源和层次连接您地所有数据，经过时间考验，完全可扩展地，功能丰富全面地可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用地组件集合，以用来构建极其丰富地用户界面. 过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着地崛起，数据可视化已经成了一项独立地专业技能和岗位. 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理地热潮.充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业地技能.信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效地方式进行数据管理和利用.信息架构师地关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等. 五、数据仓库研究 数据仓库是为企业所有级别地决策制定过程提供支持地所有类型数据地战略集合.它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持地目地而创建. 为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制. 数据仓库地专家熟悉、和等公司地大数据一体机.能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作.

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

北京大数据发展前景好不好

北京大数据发展前景好不好？ 大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。很多想学大数据的人想了解大数据的就业前景，毕竟就业才是根本，能挣到钱的才是好技术。今天千锋小编给大家分析一下大数据培训的就业前景和发展方向如何？ 大数据工程师的职业发展 A、如何成为大数据工程师 由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。 颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。 B、薪酬待遇 作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。

根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。 C、职业发展路径 由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。 大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。 综上所述，大数据无论是就业前景还是薪资待遇都是杠杠滴！现在学习大数据，抓住大数据最好的机遇，让千锋培养你成为下一个奇迹。

大数据有什么岗位发展前景怎么样

众所周知，大数据时代来临，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，通过对大数据进行分析，能获取更多智能的、深入的、有价值的信息，近两年来,“大数据”被广泛应用到各行各业，越来越多的应用涉及到大数据，人们越发感觉到大数据时代的力量以及大数据的重要性。 1大数据工作岗位 数据分析师 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。 数据挖掘工程师 做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。 大数据可视化工程师 随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。 Hadoop开发工程师 Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。 2大数据前景 现在最火热的人工智能也是以大数据为基础的，想做人工智能，先做大数据，有了大数据才有人工智能。以后的生活越来越智能化，比如说办公或者坐一起开会交流，以后在虚拟现实的环境下就不需要物理上凑到一起了，你在家里或者在美国，带着一个眼镜或者什么装置，就感觉大家都坐在一起了，与面对面交流的体验是一样的。这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。目前中国人才缺口比较大，大数据也是行业和市场的热点，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。

大数据,数据分析和人工智能方向就业前景

大数据，数据分析和人工智能方向就业前景 大数据和人工智能是两个联系非常紧密的专业，人工智能必须有大数据的支撑，因为人工智能需要数据建模、分析，再加上机器学习的东西才能做好。那么什么是大数据呢？顾名思义大量的数据。其实大数据并不仅仅是因为大，才称之为大数据，它还有很多纬度，也就是数据的多样性，再加上大量。数据有很多层次，所以在筛选分析数据的时候，需要很多的算法、数据结构的设计。这一块儿需要很深的技术基础知识，如果你做这个做得很好的话，说明你的计算机相关的知识是很棒的，所以找工作没有任何问题，如果这一块儿只是合格的话，能做的工作像软件方面的，或者是数据分析方面的，或者是算法设计方面都可以找到很好的工作。像人工智能发展的话，相对比较偏向应用这方面，数据是基础，人工智能只是个表象，人工智能还和物联网关联非常紧密，比如说现在有些小的物件，如智能手表，可以做很多手机上能做的事情，添加了很多计算的功能，然后以此为基础电视上也可以做很多东西，吸尘器也可以做很多东西。现在比较好的人工智能产品是一个称之为i robot的扫地机器人，在市场上是非常火热的，它可以自己启动，人不在家的时候打扫卫生，这就避免了它工作时的噪音问题，这就属于人工智能领域，在家庭里面的一个很好的应用。类似产品的开发需要大量的专业人才，如果你是人工智能专业的话，就有很多的就业机会，人工智能这一块儿的发展可以说未来十年甚至20年甚至更长时间都是一个热门的发展。这里面涉及的东西非常多，比如说我们现在用的比较多的刷脸，就是通过摄像头来捕捉你的、

脸，还有指纹输入、身份的信息捕捉等相关的技术，如果有大量数据的话，人工智能的分析可以很快速，比如辨认你是什么人、做哪个行业的等这些相关的信息可以帮你计算啊的，再比如说你的兴趣爱好，你将来的发展规划，可能会给你大体估算出来。你将来要做些什么？这都是人工智能领域。给人类提供了一些帮助，人工智能方面有很多个分支，以上说的都是一些小分支。大的分支像自动驾驶，一个汽车作为一个机器人在大街上出现，可以自主上路，你只需要在手机上按一个按钮，点一辆车让它过来接你。这是非常方便的一种生活状态。 以上就是大数据和人工智能的联系，希望帮到你。

大数据的就业方向

大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

大数据就业的三大方向和十种岗位

大数据就业的三大方向和十种岗位 2017年，大数据已经从概念走向落地;2018年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于零基础想学IT技术的人而言，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。 当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。 过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种

大数据未来就业前景

大数据未来就业前景 “大数据”一词，显然已经走进了每一个人的心理，每个人都对大数据有一个自己的认识，或深或浅。但你知道企业高层对大数据的看法吗？知道为什么都在争相学习大数据技术吗？今天千锋小编就来帮大家分析一下大数据。 1、大数据终将主宰经济社会，消除个体差异，成就一元化的经济体系。 网络经济时代，人们在经济社会中的诸种活动通过网络账户体系来实现，这些活动也就是所谓的网络账户活动，其基本内容更多地体现为账户间的关系。这些账户活动及其账户关系是由数字网络程序所设定的、驱动的，且被实时地记录下来。这就形成了所谓的“大数据”。因此，大数据来源于大量的网络账户的活动及其有效的记录，简言之，大数据是网络账户数据。 2、大数据是全量数据，能够预知未来。 大数据是全量数据，源于事实，也是事实，它并非既有经济理论变量性的函数分析，并不能在时间轴上理所应当地延展开去。在时间轴上，大数据终归是局部的，远非全量，它是实然的，是已发生的，即其性质上仍然是历史数据而已。 3、大数据包揽一切信息。 数据的标准化与格式化，决定了大数据不是“全息”的。全知是指在一定

标准或口径下的全量数据，但并不意味着包揽所有信息。信息的完整性是一个抽象而复杂的问题。数据信息往往是静态的，是在一定时间点下的结论，其被有效地获取甚或表达出来，就意味着一部分信息是确定的、静态的，而另一部分则是不确定、动态的。这就好像猫的眼睛一样，当你用相机去拍摄它时，它便发生变化，也就是必然丢失掉或隐去一部分信息。所以，全知是就对象自身而言的，并非是与对象有关的全部信息而言的。 4、把“大数据”当作“小数据”用，分析采用部分局部数据。 经济社会中，如果取得的数据样本有限，就需要确立有效的分析框架，建立模型，确立函数关系，做回归分析。然而，如果样本不仅是充分的，而且是完整的，是全量的，那么数据分析就要摆脱既有的旧模式了。从全样本的大数据中，收窄样本数量，只选取部分样本用来分析，是一种缩量的方法，缩量样本分析后的结论又要适用于总量，这就是对大数据的“小用”。 大数据技术是未来所有企业和公司的必备技术，大数据人才是未来社会最宝贵的财富。想跟上企业高层的步伐吗？想超越他们吗？来千锋学习大数据技术吧！千锋教育重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程，采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。

大数据行业的前景和岗位

大数据行业的前景和岗位 首先，大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，能够重新激起程序员研发程序的热情，职业生涯有了新的追求，这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作；其次，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易，职业发展潜力巨大。 在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士猜测大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。面对如此光明而诱人的前景，很多IT 从业者试图向大数据转型。 随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从IT程序员转型成为大数据专家。 世界正从IT时代走向DT时代，未来是大数据的时代，企业最有价值的资产就是数据，你所拥有的数据越多你就越有说话权，因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位，比如CDO（首席数据官）、数据科学家、数据分析师、数据工程师等，这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。 大数据的几个职位 CDO主要负责利用数据推进企业与社会的对话，挖掘企业海量数据中潜在的价值，并运营和管理好数据，为企业战略、营销和管理决策提供参考，CDO的能力不仅仅是大数据领域的范畴，他需要同时具有IT、市场营销、运营管理等综合素质。 “数据科学家是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大数据中提取出对业务有意义的信息，以简单易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。 数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义，他们知道如何提出正确的问题，非常善于数

大数据培训就业前景如何

大数据培训就业前景如何? 有人说通过大数据培训不能够顺利找到工作，说大数据培训出来的学员企业都不爱收，去大数据培训机构培训的学员都是在大学里不好好学习的学生，而且学历普遍偏低......但事实真的是这样么?大数据培训就业前景如何?揭开大数据培训就业情况的面纱，大家一起来看看吧。 一、大数据人才缺口巨大 大数据就业前景怎么样，大数据人才目前非常缺乏，企业对人才的需求量大大超出人才的供给量。对比目前严峻的就业形式，很多行业的就业竞争非常厉害，这就导致很多毕业生的就业压力相当大，而大数据行业的人才却供不应求，这是一个鲜明的对比。因此很多人观望到大数据的前景，毅然转行大数据行业，这是明智的选择。 大数据的发展主要是靠人才，人才才是关键，大数据成为各媒体争相报道的话题，大数据人才也成为各企业相互争夺的资本，人才短缺问题已经已经成为迫在眉睫的问题。因此国家政策出台相关政策进行大数据人才的培养，大数据机构也纷纷成立，大力培养大数据人才，此时进入大数据行业，无论是职业发展还是 薪资待遇都会是所有行业中的佼佼者。 二、大数据行业目前的发展速度很快 大数据是十几年前就出现的技术，但是由于当时技术发展还没有达到当今的水平，大数据技术一直处于沉默不语的状态，随着互联网科技的发展，各行各业包括个人无时无刻不在产生数据，数据量巨大，达到了一个上限，造成现有技术已经解决不了的地步，大数据技术应用而生，而且一经推广，应用非常广泛，发展速度惊人，包括交通领域、金融领域等很多领域，均离不开大数据技术。 目前的高科技技术发展已经超乎了人们的想象，继出门零现金，全靠支付宝之外;又出现无人超市，进入超市没有一个售货员，全靠智能机器，对商品进行

大数据技术发展前景

考试：大数据技术与发展前景 ?试卷年份：2015年 ?题量：10题 ?答题时间：分钟 ?总分：100分 ?合格线：60分1 【单选】数据的可用性取决于（） ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：C 2 【单选】作为老牌商业中心，吸引着短期来京者的重要地点是（）。? A. 北京西单 ? B. 北京王府井 ? C. 北京南锣鼓巷

? D. 北京天安门 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A 3 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（）? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 4 【多选】根据数据结构特征大数据可分为（）? A. 结构化/半结构化数据处理

? B. 结构化数据处理 ? C. 非结构化数据处理 ? D. 半结构化数据处理 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A C 5 【多选】大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在（）? A. 数据规模的增长 ? B. 吞吐量的上升 ? C. 数据类型的变化 ? D. 应用多样性的变化 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 6 【多选】据管理数据的模式分类，NoSQL 系统可以分为（）

? A. 键值系统 ? B. 文档存储系统 ? C. 图数据库 ? D. 语音管理系统 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B C 7 【判断】大数据的分析工具和数据库也将走向云计算（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】为了保证大数据的可用性，首先必须在数据的源头上把好质量关，做好从原始数据到高质量信息的? A. 正确 ? B. 错误

大数据工程师职业前景到底有多好

众所周知，当下大数据开发工程师是一个很吃香的职业，现在大数据技术人才短缺，在互联网圈里越久，资历越老，就越受欢迎。 但进来小编发现了一个“大数据工程师干不过35岁”的话题引人注目。大数据工程师真的这么神奇吗？听起来这么恐怖的大数据工程师究竟是个啥职位？？ 谈大数据工程师职位之前我们先来聊聊互联网的职位发展，2018年是互联网低迷成为大数据开发工程师，别墅靠大海的一年。 各互联网大厂都纷纷传来裁员的消息，有的人前一天还在通宵忙着新品上线，隔天天就被裁员了，有人早上还写着、改着BUG，下午就被人事约谈。 而与之相对的，是19届毕业生已经开始走上舞台。据某招聘网站调查显示北京地区应届生期望薪资更是达到12992元。 “一代新人换旧人”，大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业。 通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。毫无疑问，对于未来，大数据必定会带来崭新的格局。 从移动支付到共享经济，从万物互联到智慧城市，从大数据这一概念被初步

接受，到刷屏的年度账单、听歌报告，大数据所创造的价值正在一步一步体现。 互联网、金融、电信、医疗、交通、民生，各行业都开始进行大数据应用，大数据的应用场景在未来更是有着无限可能。 数据工程师究竟是个啥神仙职位呢？先让我们来了解一下大数据是什么。 大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（至少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。 在大数据行业中有很多领域；通常来说它们可以被分为两类：大数据工程，大数据分析。 这两个领域互相独立又互相关联。数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。 大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。 数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取；数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。

大数据专业就业前景

大数据专业就业前景 大数据在近几年越来越受到人们的关注，尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来，但是对于大多数的人来说，大数据概念在他们眼里还是模糊不清的，那么，什么叫大数据大数据能干什么？下面就由千锋大数据老师讲解一下什么叫大数据？大数据能干什么呢？ 什么叫大数据？ 大数据是全量数据，能够预知未来。大数据是全量数据，源于事实，也是事实，它并非既有经济理论变量性的函数分析，并不能在时间轴上理所应当地延展开去。在时间轴上，大数据终归是局部的，远非全量，它是实然的，是已发生的，即其性质上仍然是历史数据而已。 大数据技术的代表性产品是什么 内容推荐：极具代表性的有今日头条，它正是运用了大数据技术来找到你喜欢的内容并且推荐给你。自从这个产品出现以后已经有很多人抛弃以前的新闻阅读方式。它让网易新闻、新浪新闻、腾讯新闻等产品上了不少火。现在大家都开始纷纷的学习它。

物品推荐：电影网站、音乐网站、电商网站这些网站都会把根据你的浏览行为进行分析，根据你的兴趣推荐给你相应的物品，比如爱奇艺、QQ音乐、京东等。 广告计算：应用比较好的有百度、谷歌、淘宝、腾讯，他们要根据广告主的价格和广告的效果计算广告的排序，好在流量中达到很好的变现效果，这时数据的处理速度与数据的量级直接影响了他们的收入。 金融：银行正使用大数据分析用户的消费行为、购买能力以及还款能力，用来降低提供给用户的贷款风险，减少环帐率。 信用：支付宝的芝麻信用加入了更多的维度，比如你的人际关系、学历、车等等元素来评估你的信用值，给信用值高的人提供更好的服务，比如信用度高住酒店就不用交押金。 数据分析：这个具有代表性的产品不多，但确是大数据应用非常主要的场景，一般都是公司内部定制性的，所以一般不公开，但确实各种公司都在用，比如网站的流量分析、相关产品的用户特性分析、微博的语义分析。可以根据这些分析为自己的业务或者产品发展方向提供决策依据。 正是有了大数据处理技术的应用才使以上这些方面有了更好的发展，如果没有大数据处理技术的出现那可能就会因为数据太多处理不过来或者根本就无法处理。那自然就会导致一些业务的发展落后或者根本无法进行的。 当然未来大数据的应用场景将会越来越多，比如物联网、人工智能等等，前景十分看好。

大数据就业前景

大数据就业前景 随着科技的进步，大数据从科学前沿逐渐深入到各行业。千锋大数据来带你看看中国的大数据行业有什么新动态?大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景到底有多好？ 1、大数据行业整体市场规模及预测 整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了234 亿元，和去年相比增速超过39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 2、大数据在各行业应用状况 企业哪些方面需要大数据? 根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。多少企业应用到了大数据?

大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。 这些企业如何使用大数据? 根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5% 的企业分析历史数据;经过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5% 。 3、各行业大数据的发展水平如何? 我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平极高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。 千锋大数据着眼于大数据整个产业链，目前除在人才培养这块领域有一定知名度之外，还开展校企合作，高校大数据专业共建、企业内训、与企业合作大数据项目、人才猎头服务等业务。

大数据职业发展方向

大数据职业发展方向 一、大数据的概念及特点： 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据。 大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点。大数据具有以下4个特点，即4个“V”： (1) 数据体量(Volumes) 巨大。大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别。 (2) 数据类别(Variety) 繁多。数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 (3) 价值(Value) 密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟。 (4) 处理速度(Velocity) 快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。 二、大数据处理流程： 从大数据的特征和产生领域来看，大数据的来源相当广泛，由此产生的数据类型和应用处理方法千差万别。但是总的来说，大数据的基本处理流程大都是一致的。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。 三、大数据分解结构： 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。 第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。。