大數(shù)據(jù)就業(yè)前景怎么樣 畢業(yè)后能干什么

在過(guò)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(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到了數(shù)據(jù)的重要性，并開(kāi)始積極投資于大數(shù)據(jù)技術(shù)和解決方案。這導(dǎo)致了對(duì)大數(shù)據(jù)專(zhuān)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(chǎng)非常活躍，且供不應(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)項(xiàng)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(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)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(gè)階段：

1、1960年至1980年：在這個(gè)階段，大數(shù)據(jù)的概念還沒(méi)有出現(xiàn)，主要是關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的發(fā)展。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以及存儲(chǔ)和查詢(xún)技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，但數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜性相對(duì)較小。

2、1980年至2000年：這個(gè)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(dǎo)致數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足需求。為了解決大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的問(wèn)題，出現(xiàn)了一些存儲(chǔ)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(kù)管理系統(tǒng)的擴(kuò)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP工具的出現(xiàn)。

3、2000年至2010年：在這個(gè)階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)得到了快速發(fā)展。隨著云計(jì)算、分布式計(jì)算和存儲(chǔ)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(chǔ)和分析。

4、2010年至今：在當(dāng)前階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)繼續(xù)發(fā)展壯大，并開(kāi)始與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)相結(jié)合。實(shí)時(shí)計(jì)算和流式處理技術(shù)取得了重大突破，如Spark、Flink和Kafka等。同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的重視，大數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性成為熱門(mén)話題，數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應(yīng)用。

這四個(gè)階段的發(fā)展推動(dòng)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(jī)遇和挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)行業(yè)的未來(lái)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(lè)觀。大數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)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(xùn)練和應(yīng)用。

對(duì)于大模型的訓(xùn)練，確實(shí)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準(zhǔn)確性和多樣性對(duì)于模型的訓(xùn)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(yù)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(mǎn)足訓(xùn)練大模型的需求。

隨著人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大，尤其是在領(lǐng)域如自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和推薦系統(tǒng)等方面的廣泛應(yīng)用，對(duì)于大數(shù)據(jù)工程師的需求也在不斷增加。因此，對(duì)于有相關(guān)技能和經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)工程師來(lái)說(shuō)，就業(yè)前景非常廣闊。同時(shí)，隨著技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)工程師也需要不斷學(xué)習(xí)和更新自己的知識(shí)，以應(yīng)對(duì)技術(shù)變化和業(yè)務(wù)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(lái)三十年都屬于緊俏行業(yè)，目前我國(guó)對(duì)于大數(shù)據(jù)的就業(yè)人員需求很大，所以說(shuō)大數(shù)據(jù)的就業(yè)前景非常樂(lè)觀。

伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及和發(fā)展才剛剛開(kāi)始，我們預(yù)計(jì)未來(lái)二十年，甚至更長(zhǎng)一段時(shí)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(lái)巨大的發(fā)展機(jī)遇。大部分行業(yè)都需要，市場(chǎng)、營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)營(yíng)相關(guān)的需求很多。

大數(shù)據(jù)不是職位，學(xué)完大數(shù)據(jù)認(rèn)證后你可以從事大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜遥呒?jí)行業(yè)分析師，大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)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(kāi)發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師。不管是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外，大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才都是供不應(yīng)求的局面。目前市場(chǎng)急需運(yùn)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(guó)本科專(zhuān)業(yè)中和大數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的是“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專(zhuān)業(yè)，它是2019年教育部公布的新增專(zhuān)業(yè)。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)是個(gè)交叉性很強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)，很難說(shuō)完全歸屬于哪個(gè)獨(dú)立的學(xué)科。所以，不同的學(xué)校有的是信息學(xué)院申報(bào)，有的是計(jì)算機(jī)學(xué)院牽頭申報(bào)，有的設(shè)在統(tǒng)計(jì)學(xué)院，還有的在經(jīng)管學(xué)院。

大數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)中使用的流程分為數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(zhǎng)選擇就業(yè)。

大數(shù)據(jù)畢業(yè)后可以從事什么

事實(shí)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(guó)防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機(jī)構(gòu)，到處需要大數(shù)據(jù)項(xiàng)目來(lái)做創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報(bào)酬也非常豐厚，在硅谷，入門(mén)級(jí)的數(shù)據(jù)科學(xué)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(lèi)：

1、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)清洗、底層重構(gòu)，業(yè)務(wù)主題建模等工作；大數(shù)據(jù)整體的計(jì)算平臺(tái)開(kāi)發(fā)與應(yīng)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(xún)等行業(yè)里做業(yè)務(wù)咨詢(xún)，商務(wù)智能，出分析報(bào)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(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)和分析。

4、科學(xué)研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機(jī)構(gòu)研究新算法效率改進(jìn)及未來(lái)應(yīng)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(zé)多樣，下面我簡(jiǎn)要介紹一些常見(jiàn)的崗位及其職責(zé)：

1、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師：負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)和維護(hù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和相關(guān)工具，設(shè)計(jì)和實(shí)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(fù)責(zé)對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有價(jià)值的信息和洞察，并給出相應(yīng)的建議和決策支持。

3、數(shù)據(jù)挖掘工程師：使用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)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(shì)，以解決業(yè)務(wù)問(wèn)題或提供預(yù)測(cè)性的信息。

4、數(shù)據(jù)架構(gòu)師：設(shè)計(jì)和規(guī)劃企業(yè)級(jí)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(chǔ)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)等方面，以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求和支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

5、數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)和管理：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、SQL開(kāi)發(fā)、性能優(yōu)化、備份恢復(fù)等工作。

6、數(shù)據(jù)科學(xué)家：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、預(yù)測(cè)、優(yōu)化和決策支持。

7、算法工程師：算法工程師負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)各種算法模型，以解決實(shí)際問(wèn)題。他們需要深入理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)并優(yōu)化算法，提取特征、選擇適當(dāng)?shù)乃惴Ｐ停⑦M(jìn)行算法驗(yàn)證和調(diào)優(yōu)。算法工程師通常需要熟悉常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)挖掘算法等，并且需要具備編程和數(shù)學(xué)建模的能力。

8、AI工程師：AI工程師主要專(zhuān)注于人工智能的應(yīng)用開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)。他們需要將機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)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(shí)的編程技能，熟悉常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等），并對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)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(jìn)展和技術(shù)趨勢(shì)，將其應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中。

9、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理：負(fù)責(zé)從商業(yè)角度理解需求，定義和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)，進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研和競(jìng)爭(zhēng)分析，并與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)合作實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品目標(biāo)。

10、數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理：管理和領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，制定項(xiàng)目計(jì)劃和目標(biāo)。確定項(xiàng)目的范圍、需求和資源，并進(jìn)行任務(wù)分配和進(jìn)度監(jiān)控。協(xié)調(diào)不同團(tuán)隊(duì)之間的合作，確保項(xiàng)目按時(shí)交付且達(dá)到質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。與客戶(hù)溝通、協(xié)商和管理項(xiàng)目期望，并及時(shí)解決問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)。跟蹤并報(bào)告項(xiàng)目的進(jìn)展情況，包括成本控制、里程碑達(dá)成等。

11、數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案：負(fù)責(zé)與客戶(hù)合作，識(shí)別和理解其業(yè)務(wù)需求，并提供適合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案。設(shè)計(jì)和規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，包括流程改進(jìn)、技術(shù)實(shí)施和數(shù)據(jù)集成。指導(dǎo)和支持團(tuán)隊(duì)進(jìn)行技術(shù)實(shí)施和系統(tǒng)集成，確保解決方案的成功交付。監(jiān)督項(xiàng)目的實(shí)施，包括資源調(diào)配、進(jìn)度跟蹤和風(fēng)險(xiǎn)管理。與客戶(hù)保持良好的溝通和合作，解答他們的問(wèn)題、解決難題。

12、大數(shù)據(jù)銷(xiāo)售：負(fù)責(zé)尋找潛在客戶(hù)，并進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研和銷(xiāo)售策略制定。與客戶(hù)進(jìn)行商務(wù)談判和需求分析，推動(dòng)銷(xiāo)售過(guò)程并達(dá)成銷(xiāo)售目標(biāo)。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(hù)對(duì)產(chǎn)品的疑問(wèn)。撰寫(xiě)和提交銷(xiāo)售報(bào)價(jià)、合同和建議書(shū)等文件。與內(nèi)部團(tuán)隊(duì)協(xié)作，包括技術(shù)團(tuán)隊(duì)、項(xiàng)目經(jīng)理等，確保項(xiàng)目的順利交付。

這些崗位的職責(zé)有重疊之處，也有各自的專(zhuān)業(yè)性。在實(shí)踐中，可能會(huì)有一些交叉和融合，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和公司情況來(lái)定位和規(guī)劃相應(yīng)的職責(zé)。