大數(shù)據(jù)就業(yè)前景怎么樣 畢業(yè)后能干什么

在過去的幾年中，大數(shù)據(jù)行業(yè)已經(jīng)取得了巨大的發(fā)展。越來越多的企業(yè)意識到了數(shù)據(jù)的重要性，并開始積極投資于大數(shù)據(jù)技術(shù)和解決方案。這導致了對大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的巨大需求。
目前，大數(shù)據(jù)行業(yè)的就業(yè)市場非常活躍，且供不應求。許多公司正在積極尋找具有大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)工程和機器學習等技能的人才。從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人士可以選擇各種角色，如數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)項目經(jīng)理等。大數(shù)據(jù)就業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展前景如何了？人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應用領(lǐng)域也不斷擴大。那么，大數(shù)據(jù)的就業(yè)前景怎么樣呢？下面小編整理了一些相關(guān)信息，供大家參考！

大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展歷程

大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以劃分為四個階段：

1、1960年至1980年：在這個階段，大數(shù)據(jù)的概念還沒有出現(xiàn)，主要是關(guān)注數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的發(fā)展。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及存儲和查詢技術(shù)得到了廣泛應用，但數(shù)據(jù)規(guī)模和復雜性相對較小。

2、1980年至2000年：這個階段，大數(shù)據(jù)的起源可以追溯到互聯(lián)網(wǎng)的興起。互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展導致數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)無法滿足需求。為了解決大數(shù)據(jù)存儲和處理的問題，出現(xiàn)了一些存儲和處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)和框架，如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的擴展，數(shù)據(jù)倉庫和OLAP工具的出現(xiàn)。

3、2000年至2010年：在這個階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)得到了快速發(fā)展。隨著云計算、分布式計算和存儲技術(shù)的成熟，出現(xiàn)了一些新的大數(shù)據(jù)處理框架和工具，如Hadoop和MapReduce。這些技術(shù)使得大數(shù)據(jù)處理變得更加容易和高效，能夠處理海量數(shù)據(jù)的存儲和分析。

4、2010年至今：在當前階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)繼續(xù)發(fā)展壯大，并開始與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)相結(jié)合。實時計算和流式處理技術(shù)取得了重大突破，如Spark、Flink和Kafka等。同時，隨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護的重視，大數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性成為熱門話題，數(shù)據(jù)科學和機器學習技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應用。

這四個階段的發(fā)展推動了大數(shù)據(jù)行業(yè)的蓬勃發(fā)展，也為企業(yè)創(chuàng)造了更多機遇和挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷進步和創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)行業(yè)的未來發(fā)展前景廣闊。

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)工程師的前景非常樂觀。大數(shù)據(jù)工程師負責處理和管理海量數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的可靠性、完整性和高效性，以支持各種人工智能算法和模型的訓練和應用。

對于大模型的訓練，確實需要大量的數(shù)據(jù)進行整理和準備。數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準確性和多樣性對于模型的訓練結(jié)果至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預處理和特征工程等方面發(fā)揮著重要作用，以確保數(shù)據(jù)能夠滿足訓練大模型的需求。

隨著人工智能應用領(lǐng)域的不斷擴大，尤其是在領(lǐng)域如自然語言處理、計算機視覺和推薦系統(tǒng)等方面的廣泛應用，對于大數(shù)據(jù)工程師的需求也在不斷增加。因此，對于有相關(guān)技能和經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)工程師來說，就業(yè)前景非常廣闊。同時，隨著技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)工程師也需要不斷學習和更新自己的知識，以應對技術(shù)變化和業(yè)務需求的挑戰(zhàn)。

 

大數(shù)據(jù)就業(yè)前景好不好

大數(shù)據(jù)的行業(yè)已經(jīng)大面積覆蓋，縱觀未來三十年都屬于緊俏行業(yè)，目前我國對于大數(shù)據(jù)的就業(yè)人員需求很大，所以說大數(shù)據(jù)的就業(yè)前景非常樂觀。

伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，大數(shù)據(jù)應用的普及和發(fā)展才剛剛開始，我們預計未來二十年，甚至更長一段時間都是大數(shù)據(jù)黃金發(fā)展階段，相關(guān)的行業(yè)將引來巨大的發(fā)展機遇。大部分行業(yè)都需要，市場、營銷、運營相關(guān)的需求很多。

大數(shù)據(jù)不是職位，學完大數(shù)據(jù)認證后你可以從事大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜遥呒壭袠I(yè)分析師，大數(shù)據(jù)業(yè)務架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)算法工程師，大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)運維工程師。不管是國內(nèi)還是國外，大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才都是供不應求的局面。目前市場急需運用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。

目前我國本科專業(yè)中和大數(shù)據(jù)相對應的是“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)，它是2019年教育部公布的新增專業(yè)。數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)是個交叉性很強的專業(yè)，很難說完全歸屬于哪個獨立的學科。所以，不同的學校有的是信息學院申報，有的是計算機學院牽頭申報，有的設在統(tǒng)計學院，還有的在經(jīng)管學院。

大數(shù)據(jù)分析在業(yè)務中使用的流程分為數(shù)據(jù)獲取和預處理、數(shù)據(jù)存儲管理、數(shù)據(jù)分析建模、數(shù)據(jù)可視化。畢業(yè)生可以根據(jù)自己的興趣和特長選擇就業(yè)。

大數(shù)據(jù)畢業(yè)后可以從事什么

事實上，大數(shù)據(jù)工作者可以施展拳腳的領(lǐng)域非常廣泛，從國防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機構(gòu)，到處需要大數(shù)據(jù)項目來做創(chuàng)新驅(qū)動。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報酬也非常豐厚，在硅谷，入門級的數(shù)據(jù)科學家的收入已經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。

目前的大數(shù)據(jù)工作領(lǐng)域分了以下四大類：

1、數(shù)據(jù)開發(fā)工程師：負責數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)清洗、底層重構(gòu)，業(yè)務主題建模等工作；大數(shù)據(jù)整體的計算平臺開發(fā)與應用；

2、數(shù)據(jù)分析師：在擁有行業(yè)數(shù)據(jù)的電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)里做業(yè)務咨詢，商務智能，出分析報告。

3、數(shù)據(jù)挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)里做機器學習算法實現(xiàn)和分析。

4、科學研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機構(gòu)研究新算法效率改進及未來應用。
 

大數(shù)據(jù)行業(yè)的崗位分布情況

大數(shù)據(jù)行業(yè)涉及的崗位職責多樣，下面我簡要介紹一些常見的崗位及其職責：

1、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師：負責開發(fā)和維護大數(shù)據(jù)平臺和相關(guān)工具，設計和實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理流程，處理和管理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

2、數(shù)據(jù)分析師：負責對大量的數(shù)據(jù)進行分析，提取有價值的信息和洞察，并給出相應的建議和決策支持。

3、數(shù)據(jù)挖掘工程師：使用機器學習和統(tǒng)計分析技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式、關(guān)聯(lián)規(guī)則和趨勢，以解決業(yè)務問題或提供預測性的信息。

4、數(shù)據(jù)架構(gòu)師：設計和規(guī)劃企業(yè)級數(shù)據(jù)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)流程、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)訪問等方面，以滿足業(yè)務需求和支持數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

5、數(shù)據(jù)庫開發(fā)和管理：負責設計和維護數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)模型設計、SQL開發(fā)、性能優(yōu)化、備份恢復等工作。

6、數(shù)據(jù)科學家：運用統(tǒng)計學、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，解決復雜的業(yè)務問題，對數(shù)據(jù)進行建模、預測、優(yōu)化和決策支持。

7、算法工程師：算法工程師負責開發(fā)和實現(xiàn)各種算法模型，以解決實際問題。他們需要深入理解數(shù)據(jù)和業(yè)務需求，設計并優(yōu)化算法，提取特征、選擇適當?shù)乃惴Ｐ停⑦M行算法驗證和調(diào)優(yōu)。算法工程師通常需要熟悉常見的機器學習算法、數(shù)據(jù)挖掘算法等，并且需要具備編程和數(shù)學建模的能力。

8、AI工程師：AI工程師主要專注于人工智能的應用開發(fā)和實現(xiàn)。他們需要將機器學習算法和深度學習模型應用到實際場景中，構(gòu)建人工智能系統(tǒng)和解決方案。AI工程師需要具備扎實的編程技能，熟悉常見的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch等），并對數(shù)據(jù)預處理、模型訓練和推理等步驟有較深入的了解。他們還需要不斷跟蹤最新的研究進展和技術(shù)趨勢，將其應用到實際項目中。

9、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理：負責從商業(yè)角度理解需求，定義和設計數(shù)據(jù)相關(guān)的產(chǎn)品和服務，進行市場調(diào)研和競爭分析，并與開發(fā)團隊合作實現(xiàn)產(chǎn)品目標。

10、數(shù)據(jù)項目經(jīng)理：管理和領(lǐng)導數(shù)據(jù)項目團隊，制定項目計劃和目標。確定項目的范圍、需求和資源，并進行任務分配和進度監(jiān)控。協(xié)調(diào)不同團隊之間的合作，確保項目按時交付且達到質(zhì)量標準。與客戶溝通、協(xié)商和管理項目期望，并及時解決問題和風險。跟蹤并報告項目的進展情況，包括成本控制、里程碑達成等。

11、數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案：負責與客戶合作，識別和理解其業(yè)務需求，并提供適合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案。設計和規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，包括流程改進、技術(shù)實施和數(shù)據(jù)集成。指導和支持團隊進行技術(shù)實施和系統(tǒng)集成，確保解決方案的成功交付。監(jiān)督項目的實施，包括資源調(diào)配、進度跟蹤和風險管理。與客戶保持良好的溝通和合作，解答他們的問題、解決難題。

12、大數(shù)據(jù)銷售：負責尋找潛在客戶，并進行市場調(diào)研和銷售策略制定。與客戶進行商務談判和需求分析，推動銷售過程并達成銷售目標。提供關(guān)于大數(shù)據(jù)解決方案的建議及技術(shù)支持，回答客戶對產(chǎn)品的疑問。撰寫和提交銷售報價、合同和建議書等文件。與內(nèi)部團隊協(xié)作，包括技術(shù)團隊、項目經(jīng)理等，確保項目的順利交付。

這些崗位的職責有重疊之處，也有各自的專業(yè)性。在實踐中，可能會有一些交叉和融合，需要根據(jù)具體的業(yè)務需求和公司情況來定位和規(guī)劃相應的職責。