13518219792
大数据技术未来发展和就业前景
创新互联专注于台儿企业网站建设,自适应网站建设,商城网站开发。台儿网站建设公司,为台儿等地区提供建站服务。全流程按需制作，专业设计，全程项目跟踪，创新互联专业和态度为您提供的服务
政策上来看，国家大力支持
2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作；2016年3月，在发布的十三五规划纲要中，提出“实施国家大数据战略”，把大数据作为基础性战略资源；2020年，国家提出大力发展“新基建”，涉及7大领域，大数据中心就是其中之一。
从这一系列的政策措施中，可以看到国家对大数据技术的重视。而随着数据相关的应用和商业模式越来越多，与老百姓生活相关性日益密切，无论是国内还是国外，都相继出台了成熟的数据产权以及数据安全的法律法规，来保障大数据行业平稳有序地发展。
从行业发展来看，产业进入爆发阶段
随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。
根据信息网近几年的统计，大数据行业发展爆发趋势，大量企业涌入，我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，增速连续四年保持在20%以上。
当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。
应用场景广阔
大数据应用已深入物联网、人工智能、互联网、5G、电商、金融、游戏、交通、传媒、医疗、房地产、政务等各行各业。这也预示着无论是我们的日常生活还是生产制造、经济发展都离不开大数据技术。
人才缺口大
自2015年以来，随着大数据产业迅速发展，对大数据人才的需求也不断增加。截止到2020年，大数据相关人才缺口达230万。而这个数字，随着大数据被列入到“新基建计划”之后会持续增长。
就业薪资高
根据职友集的统计，2021年大数据工程师岗位平均薪资高达22.4K/月，相较于2020年增长了10%。其中1~3年工作经验的薪资为20.4K，3~5年经验的薪资为24.4K，明显高于互联网其他技术岗位。
大数据岗位职业生涯（参考）：
（1）大数据开发工程师，工作1-3年，年薪18万以上。
（2）高级大数据开发工程师，工作3-5年，年薪28万以上。
（3）大数据架构师，工作5-8年，年薪40万以上。
（4）大数据技术总监，工作8-10年，年薪55万以上。
（5）大数据首席数据官（CDO），工作10年以上，年薪85万+。
值得考的大数据证书
阿里云ACP大数据认证
是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，通过ACP认证证明你可以基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践。目前ACP大数据认证有大数据工程师和大数据分析师两个方向。
对于求职者来说，阿里系企业或者阿里的生态合作伙伴企业，都会认可ACP证书，如果你希望入职阿里，那考一个这样的证书，会是你的加分项。
而对于其他非阿里系企业，这样一个证书可能用处并不大，但考了这个证书，至少证明你有相应的大数据专业知识和实践经历，是一个能力的证明，所以也是有用的。
华为大数据认证HCIE
具体到华为HCIE-Big Data认证，其特点主要体现在四个方面：
理论深刻、技术领先，围绕数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视等，课程涵盖大数据分析和挖掘的前沿技术，可以让学员紧随大数据发展趋势，系统掌握大数据前沿技术；
源于开源、胜于开源，基于开源社区，包含开源大数据处理平台Hadoop、内存实时计算Spark、大数据平台数据仓库Hive、大数据NoSQL数据库HBase等组件；
云上实验、随心学习，实验采用华为云作为实验平台，学员可随时访问进行实验操作，降低学习成本、提高效率；
结合案例、实战领先，源于企业真实项目需求，实验中融入大量实际项目应用场景，如银行定期存款业务预测、客户分群、流动人口常住地分析等，便于学员学以致用，融会贯通。
相比较来说，华为大数据认证比阿里的难度大很多，且费用贵很多，不太适合新手小白、学生党。
对于想进大厂的应届毕业生，建议做一个学习阶段计划表，同时需要一些具有含金量、能被市场认可的认证证书。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。
想了解的同学可以关注我，免费领取前端学习课件。
前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。
大数据的择业岗位有：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
在美国，计算机科学毕业生的收入是所有其他工作收入中位数的两倍多。大数据专业的美国留学生好找工作吗？
大数据目前就业市场怎么样，待遇好吗？公平的说，这个行业的前景看起来还是不错的。根据Payscale，美国的平均工资为9.1万美元，英国为4.6万美元，爱尔兰为6.12万美元。大数据专业能做什么工作呢？数据科学家使用软件和算法来研究大数据，以检测趋势和任何可用的信息，并决定保留或丢弃哪些信息。完成后，他们将创建图表并向主要利益相关方总结他们的发现。
美国留学生大数据专业好就业吗？就业前景非常广阔！数据科学家可能会制定或规定公司政策，特别是如果他们担任首席数据或信息官，或者实际上作为软件开发人员自己编写计算机程序。当然，每个领域的企业都需要熟练的工人为他们收集和分析数据。因此，你最终可能会在广泛的领域工作，例如，从市场营销到医疗保健。
从事大数据工作需要哪些重要技能？处理大数据，需要学习Java、C、Python或Scala等编程语言，以及统计学、线性代数、离散数学等数学概念。完成这项操作后，你必须熟悉大数据平台(如Apache Hadoop或Apache Spark)和数据库(如NoSQL)。你应该可以在YouTube上找到许多免费的初学者教程，但也有许多关于该主题的非常好的教科书，如O' Reilly的Learning Spark。在“软技能”方面，你需要成为一个直观的问题解决者和一个强大的分析思考者，这样你才能走出困境。
大数据工作可能技术性很强，缺乏受过适当培训的熟练专业人员。拥有计算机科学硕士学位或相关学科的学士学位将是一笔巨大的财富，真的能帮你获得高级职位。
大数据管理与应用专业毕业生有较多继续深造的机会，可到国内外的著名高校，研究所等继续从事商业分析，数据科学等相关的研究生学习，也可以到企事业单位的，数据分析部门，商业智能部门等从事数据分析师，商业智能分析师，数据科学家，首席数据官等职位。
大数据管理与应用专业就业前景怎么样
随着国家逐渐的重视大数据，政府逐步扶持大数据，大数据在企业中快速发展。未来五年内，中国需要200万数据人才，但目前只有约50万人。到2020年，企业基于大数据计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，从而我国需要更多的数据人才。
总结来说，大数据方向的就业需求是很大的并且大数据人才的薪资也是非常高的。有权威数据显示，一个只有些许工作经验的大数据工程师的月薪都在万元以上，一个有几年工作经验的数据工程师薪酬在50-80万之间，而更顶尖的大数据技术人才年薪轻松过百万。而且更重要的是，在一家互联网公司大数据技术工程师的薪酬要高于其他职位的20%-30%。就业前景非常广阔。
大数据管理与应用专业学什么课程
主干课程：微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学 、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。
后端之所以叫后端，就是因为他有一层隐藏的含义：高并发，海量数据，分布式。
跟前端相比，最大的差别还在于遗留数据和扩展性。
很多初学者，要走的路线可能是这样的，：面向语法编程―面向功能编程―面向性能编程―面向未来编程―面向复用编程
语法和功能方面，前后端意义差不不大 很多传统行业里都是前后端一起写，薪资也不会高，二线三线城市大部分都是这样 典型的就是行业软件，办公，财务，医疗，地产等，对开发人员的业务知识很看重 对技术要求不高，sql语句搞定一切，jquery打遍天下。
到了性能的时候，前后端的差别就出来了。
前端的性能优化，和用户访问数量成正比的，就是静态文件的大小，cdn和连接数目。其他大部分和单用户的性能优化差不多，首屏优化在某种程度上并不算是前端，前后端其实根本不是靠语言来划分，而是靠代码是在用户端执行，还是在服务器端执行。
而后端的技术栈，随着用户的增长，变化的相当大。
缓存，一致性哈希，分布式，分库， nosql，搜索，索引，SQL，微服务，消息队列，websocket，日志，监控等等都是在这个阶段要用到的，题目中的云服务，确实减轻了这些基础设施的安装运行维护工作，但不牵涉到设计和架构啊。云服务只是提供了更好用的工具而已，在这一点上，是让后端更专注。
所以后端在这里的成长路径很漫长，每一个点都需要花很长的时间理解和吸收，5~7年之后仍然觉得自己什么都不懂很正常。
