大數據領域的研究方向

① 大數據主要涉及哪些領域

大數據的應用領域主要包括大科學、RFID、感測設備網路、天文學、大氣學、交通運輸、專基因組學屬、生物學、大社會數據分析、互聯網文件處理、製作互聯網搜索引擎索引、通信記錄明細、軍事偵查、金融大數據，醫療大數據，社交網路、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和視頻封存、大規模的電子商務等

② 數據科學與大數據技術考研方向有哪些

數據科學與大數據技術考研方向數據科學與大數據技術專業考研可以考本專業(數據科學與大數據技術專業)、智能科學與技術專業、國際經濟與貿易專業等。數據科學與大數據技術專業培養具有從事數據科學與大數據相關的軟硬體及網路的研究、設計、開發以及綜合應用的高級工程技術人才。數據科學與大數據技術是研究和分析數據，從海量數據中提煉出有效信息的一門科學，伴隨著大數據產業的蓬勃發展而受到越來越多的關注。數據科學與大數據技術專業以數學、統計學和計算機科學與技術以及專業領域知識等為理論基礎，以數據採集和處理、數據建模與計算、數據分析與統計學推斷等為主要研究內容，並能夠將數據科學專業的知識和方法應用於測繪、遙感、生物學、醫學、經濟學等其他學科中。

③ 大數據考研方向專業

可以報考的專業有大數據與人工智慧M.E、大數據與商務智能方向、大數據與經濟學方向、大數據與商業分析MBA等專業。該專業目前的就業前景還是較為廣泛的，而且支持在職報考。

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方向一、軟體工程

④ 大數據的發展方向是什麼

一、ETL研發襲

二、Hadoop開發

三、可視化工具開發

四、信息架構開發

五、數據倉庫研究

六、OLAP開發

七、數據科學研究

八、數據預測分析

九、企業數據管理

十、數據安全研究

十一、數據分析師

十二、數據挖掘工程師

大數據分析12大就業方向

⑤ 數據科學與大數據技術考研，可以考那些方向

數據科學抄與大數據技術專業（英文名Data Science and Big Data Technology），簡稱數據科學或大數據，旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。
掌握計算機理論和大數據處理技術，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，實際提升學生解決實際問題的能力
具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。

⑥ 大數據工程考研方向有那些

大數據工程考研方向很多，
各院校劃分的標准不一樣的，
雲大大數版據方面考研專業：
社會經濟權統計分析、金融統計分析、、教育統計、人口統計分析、統計調查與數據分析、高性能計算及可重構計算、網路環境下的數據與知識工程、並行及分布式處理與網格計算、嵌入式系統及應用等等。

⑦ 大數據的發展方向都有什麼

說到大數據我們不能不提到人工智慧，這個近幾年非常火的一個新技術方向，從幾年前大家科普什麼是人工智慧到現在產業普遍探討如何落地問題，人工智慧幾乎霸屏各行各業。

大數據時代勢不可擋。 一方面，為了實現降本增效，企業紛紛在尋求數字化、智能化轉型。以期利用新技術帶來結構性增長；；另一方面國家釋放推動「新基建」加速經濟建設信號，對於信息數字化 科技 產業的重視程度空前高漲。企業內部發展剛需和國家政策紅利，人工智慧化必然是新經濟環境下的大勢所趨。

人工智慧的三大核心要素：演算法、算力、數據缺一不可。 其中大數據更像是水電煤般的基礎設施的存在。數據沉澱將變成未來企業搭建壁壘的核心競爭力。而具體來看大數據的發展方向也是涵蓋多個方面，舉例來說：

>> 新零售

新零售的新就在於將「零售數據化」，通過大數據重新定義「人貨場」概念。傳統零售下，通常是「人找貨」，賣場提供什麼樣的商品用戶就只能買到什麼。而在大數據加持下的新零售時代，則是相反的「貨找人」，零售平台將用戶的「數據」和貨的「數據」進行匹配。用戶「數據」例如：用戶的性別、年齡、興趣品類、性格標簽、消費能力、購物頻次、瀏覽時長……等等；貨的「數據」包含了：商品價格、促銷優惠、品類細分、品質、產地、庫存……等等。通過數據賦能、精準匹配，商家能比用戶自己更了解用戶。

>>在線教育

教育的線上化在這次疫情的驅動下變得十分必要，傳統教育一個老師面對多個學生或者一對一的私教，老師的精力無法顧及所有學生，而通過技術手段可以沉澱學生、老師及課程的數據，從而更好地服務好雙邊體驗。例如：AI識別學生上課狀態，是否打瞌睡是否專註上課；智能批改作業，實時反饋學習成績和遺漏知識點；知識點查漏補缺，根據學生個人情況定製測試作業……大數據智能協助提高效率的同時，也減輕人工成本，解放老師「管理」的時間，花更多時間精力備課。

>>直播

直播行業的大數據更是其生存之本，用戶側的「數據」有：內容喜好、觀看時段、瀏覽時長等等，內容側的「數據」有：什麼樣的主播在什麼時段播什麼類型的什麼內容、轉贊評數據等等。有了這樣的雙邊數據後，平台自然可以實現「千人千面」的演算法推薦內容，從而增強用戶對平台的粘度。而直播的最直接的變現手段帶貨，大數據的則能進行智能跳轉，快速結算。

大數據賦能下的行業有著不同的新業態，未來大數據必然會成為產業、生活必不可少的工具，涵蓋我們生活的各個方面，幫我們更便捷高效的生活。

大數據是未來人工智慧領域一項非常重要的基礎。而隨意人工智慧的發展，需要的大數據將會在廣度和深度兩個方向同步擴展。從廣度來看，大數據最終會擴展到 社會 的所有環節；從深度來看，大數據最終會深入到每個人從生到死全過程。

大數據的未來:萬物皆可互聯，世界鮮有隱私！

第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化 社會 賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。

第二：大數據推動 科技 領域的發展。大數據的發展正在推動 科技 領域的發展進程，大數據的影響不僅僅體現在互聯網領域，也體現在金融、教育、醫療等諸多領域。在人工智慧研發領域，大數據也起到了重要的作用，尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面，大數據正在成為智能化 社會 的基礎。

第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。

第四：產業互聯網將推動大數據落地。當前互聯網正在經歷從消費互聯網向產業互聯網過渡，產業互聯網將利用大數據、物聯網、人工智慧等技術來賦能廣大的傳統產業，可以說產業互聯網的發展空間非常大，而大數據則是產業互聯網發展的一個重點，大數據能否落地到傳統行業，關乎產業互聯網的發展進程，所以在產業互聯網階段，大數據將逐漸落地，也必然落地。

通過以上分析可以得出，未來大數據領域的發展空間還是比較大的，而且目前大數據領域的人才缺口比較大。

大數據的發展趨勢總的來說應該體現在以下幾個方面：

第一：互聯網逐漸大數據化。隨著大數據技術的逐漸成熟，互聯網將成為大數據首先落地的領域，大數據將在電子商務等互聯網應用平台得到廣泛的應用。互聯網 科技 公司也是推動大數據技術發展的中堅力量，在大數據發展的過程中會起到重要的作用，通過大數據技術在互聯網領域的應用也能積累大量的應用經驗。

第二：傳統產業逐漸大數據化。隨著互聯網發展到產業互聯網階段，未來產業互聯網將深入到整個傳統行業中，而大數據技術作為產業互聯網的核心技術之一必然會深入到傳統行業中，所以未來傳統行業大數據化將是一個重要的趨勢。通過大數據相關技術不僅能夠促進傳統行業的信息化建設，包括物聯網、雲計算建設等，更是能夠通過大數據來為傳統行業創新帶來幫助。

第三：人才大數據化。大數據的發展必然需要大量的大數據人才，不僅需要專業的大數據開發人才（大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析、大數據運維等），也需要大量的大數據應用型人才（基於大數據工具開展大數據分析等工作），所以人才大數據化也是未來一個重要的趨勢。對於職場人來說，掌握一定的大數據知識會提升自身的崗位競爭力。

大數據的發展方向我認為…每個人的生活軌跡習慣喜好，每個企業的需求和全方位信息，每個行業的發展方向布局，每個國家的綜合狀態，通過大數據統計分析，做出你所想要的結論！

大數據未來發展趨勢將從以下幾個方面體現：

按需提供的大數據基礎設施

一切皆有彈性。基於雲的資料庫和存儲可以根據使用情況雙向伸縮，用戶只需購買和使用其需要的東西。

大數據邊緣計算

當數據傳輸變得更快數據量更大時，邊緣計算的智能化可以避免消耗更大的雲存儲空間和遠端基礎設施。

大數據硬體更加商品化

大數據硬體更加廉價，同時越來越多的智能化軟體替代硬體功能。雲時代，硬體越來越廉價。

大數據帶來新的數據結構

平面文件和表結構將繼續存在，同時會出現更多的空間數據、圖形和網路數據。

大數據帶來「大分析」

數據的價值決定於數據如何處理。引用舍恩伯格《大數據時代》中的一句話， 大數據帶來的「不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相互關系。」你能獲得的數據量越大，你能挖掘到的價值就越多。

法律檢索大數據是目前發展方向之一。法律 科技 新秀律寶AI大腦，導入最新最全的司法大數據，把人工智慧技術運用在法律檢索、案件信息提取與分析上，律師只需輸入文字或語音識別錄入事情經過或案件事實，系統將會自動進行信息提取和數據匹配，輸出精準的法律檢索結果和詳細的案件分析報告，節省了律師辦案時間。

【大數據檢索】又新又全的司法大數據，輸入關鍵詞即可一鍵檢索獲取法規、案例、工商信息、司法觀點等，方便律師進行檢索。

【類案大數據】律寶能根據律師錄入的案件詳情，通過大數據智能檢索匹配同類型案件和適用法條，給律師提供辦案思路。

1、智慧城市

智慧城市(英語：Smart City)是指利用各種信息技術或創新意念，集成城市的組成系統和服務，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務，以及改善市民生活質量。

用途范圍

用途分為十大智慧體系，分別為：智慧物流體系、智慧製造體系、智慧貿易體系、智慧能源應用體系、智慧公共服務、智慧 社會 管理體系、智慧交通體系、智慧 健康 保障體系、智慧安居服務體系、智慧文化服務體系。

2、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)

增強現實技術(Augmented Reality，簡稱 AR)，是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度並加上相應圖像、視頻、3D模型的技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界並進行互動。這種技術1990年提出。VR是Virtual Reality的縮寫，中文為虛擬現實。虛擬現實技術是一種能夠創建和體驗虛擬世界的計算機模擬技術， 它利用計算機生成一種互動式的三維動態視景，其實體行為的模擬系統能夠使用戶沉浸到該環境中。

3、人工智慧(Artificial Intelligence)

英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

用途范圍

機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。

國內外大數據標准化現狀及發展方向

https://www.toutiao.com/i6605430386438701572/

數據工程師、數據分析師、架構設計師 ----------河南新華

⑧ 大數據專業考研方向

大數據一般不用考研，直接可以參加工作，薪資高，發展好。學習內容主要包括：

①JavaSE核心技術版權
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發
③Spark相關技術、Scala基本編程
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化

工作崗位列舉幾個熱門：

初級大數據離線處理，薪資10000-13000

Spark開發工程師，薪資14000-16000

Python爬蟲工程師，薪資16000-20000

大數據開發工程師，薪資20000+

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍

⑨ 做大數據有點迷茫，具體應該往那個方向發展

這是一個非常好的問題，也是很多大數據初學者，或者是大數據從業者面臨的問題之一，作為一名 科技 工作者，我來回答一下。

首先，從大數據自身的發展前景來看，未來大數據的價值空間會越來越大，在工業互聯網的推動下，大數據會廣泛落地到傳統行業領域，所以當前不論是創業者還是職場人，進入大數據領域發展會有大量的機會，這一點是沒有問題的。另外，大數據也是新基建計劃的重要內容之一，這必然會進一步促使更多的行業資源和 社會 資源向大數據領域匯集。

從當前大數據領域的崗位方向劃分來看，大數據分析、大數據開發和大數據運維是比較常見的三大方向，這三大方向的發展前景都比較廣闊，當前大數據開發崗位的人才需求量相對比較大，而且崗位附加值也比較高。從近些年大數據方向研究生的就業情況來看，畢業生逐漸開始從演算法崗位向開發崗位轉換，一方面原因是演算法崗位相對比較少，另一方面開發崗位的薪資待遇與演算法崗位也基本上持平了。

從大數據自身的發展趨勢來看，隨著大數據技術體系的逐漸成熟，目前大數據正在從技術研發向行業應用發展，更多的研發力量會集中在如何讓大數據為傳統行業賦能上，所以當前從事大數據領域，可以重點關注一下如何在行業應用領域進行創新。

在行業應用領域進行創新的技術門檻相對較低，在技術實現上可以基於大數據平台來開發各種模式，但是行業創新對於從業者的行業知識要求比較高，從業者要有較強的行業認知能力，這往往需要技術人員與行業專家進行合作，這是非常重要的。

最後，在大數據領域發展一定要重視技術發展趨勢和 社會 發展趨勢，既要潛心鑽研，同時也要重視與技術專家和行業專家的交流。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

大數據主要有以下幾個重要方向：人工智慧、區塊鏈、物聯網、智慧城市、人臉識別、語音識別、AR等。使用領域幾乎涉及各行各業：金融、保險、醫療、教育、出行、交通等各行各業。所以說大數據的前景非常的廣闊，如果想選擇一個方向作為主要發展方向的話，可以朝著人工智慧方向發展，目前人工智慧領域不僅人才稀缺，而且屬於國家高度發展領域，幾乎所有較大的互聯網企業和非互聯網企業都在朝著人工智慧領域涉足，而且工資也相較於其他方向要高好多。所以可以根據個人自身優勢，結合市場大環境進行考量。

大數據現在的發展還是比較好的，發展路線來說的話，大方向是分為兩條路，一個是偏技術向，另一個是偏業務向。

兩者的區別在於，技術方向側重於怎樣處理好數據，業務方向側重於怎樣用好數據。

技術類方向可以理解為是大數據界的碼農、程序員，根據具體負責的工作不同，有不同的崗位設置。

1、大數據平台研發

職責：主要負責大數據技術的產品化，包括開源技術框架的研究、封裝和開發

2、大數據開發

職責：也叫ETL工程師，主要負責使用大數據技術採集、處理、分析數據；

3、大數據演算法

職責：俗稱調參工程師，主要負責使用機器學習演算法建模，處理業務需求，基於演算法引擎封裝演算法工具。

4、大數據可視化

職責：主要負責數據可視化應用開發

業務向的話，主要就是 大數據分析

職責：主要負責結合業務問題，使用大數據分析、製作數據分析報告、規劃數據應用等。

具體往哪個方向發展，可以根據你自己的能力偏好，興趣來決定。

大數據其實算是很前沿的一個行業方向了吧。不過現在 科技 發展迅猛，數據也許已經慢慢降低在市場中的權重了，未來可能是人工智慧， 科技 研發，生物制葯比較有前景了。而這些 科技 行業其實可以說不太需要什麼用戶數據。就好比研製火箭，研製特效葯，研發阿爾法狗，這些其實都不需要用戶什麼數據的，高 科技 進入門檻就比較高了，比較專業了，如果大數據OK的話就繼續做吧，畢竟也算白領行業一幫人進入不了。

希望能進入優質回答[捂臉][捂臉]

伴隨著大數據的發展，如今很多的人們都都投入了大數據開發的洪流中，不過相對也有著不少的朋友還對大數據的發展還比較迷茫，大數據發展趨勢是什麼?接下來就來為大家解析一下吧。

開源解決方案

有許多可用的公共數據解決方案(例如開源軟體)，已經在加速數據處理方面取得了相當大的進步。它們現在也具有允許實時訪問和響應數據的功能，因此它們將在未來蓬勃發展，並受到高度需求。邊緣計算在物聯網迅速發展的趨勢影響下，許多公司開始轉向連接設備，以收集更多關於客戶或流程的數據。這就產生了對技術創新的需求，旨在減少從數據的收集、分析到採取行動的滯後時間。邊緣計算提供了更好的性能，因為流入和流出網路的數據更少，雲計算成本更低，即使公司要刪除從物聯網收集到的不必要的數據，公司也可以從存儲成本和基礎設施成本中受益。此外，邊緣計算還可以加快數據分析，讓公司有充足的時間做出反應。

更智能的聊天機器人

在人工智慧技術的推動下，聊天機器人現在被用來處理客戶查詢以提供更個性化的交互，同時不再需要實際的人工人員。機器人在處理大量數據時，能夠根據客戶在查詢中輸入的關鍵字來提供相關答案。而在互動過程中，他們還能夠從對話中收集和分析客戶的信息，這個過程可以幫助企業開發更精簡的策略，提供更愉快的客戶體驗。

更智能、更嚴格的網路安全

由於過去那些被曝出的涉及黑客攻擊和系統入侵的丑聞，各機構開始將重點放在加強信息保密上。物聯網也引起了人們對所收集數據的關注，其中網路安全是個大問題。為了應對這一迫在眉睫的威脅，大數據公司開始利用數據分析工具來預測和檢測網路安全威脅。大數據可以通過將安全日誌數據集成到網路安全策略中，提供有關過去威脅的信息，幫助公司防止和減輕未來黑客攻擊以及數據泄露的影響。

落地吧，現在好多項目落地難

可以往 旅遊 這方面，我們邢台的山上好多好玩的呢

現狀大數據的前景十分的好，隨著大數據應用於各行各業，並正在改變著各行各業，同時也引領大數據人才的變革，在國家及當地政府支持下，大數據在快速發展，企業日後發展將基於大數據計算分析、數據挖掘、數據分析等數據產業的發展，我國也將更加需要更多的數據人才。

這是一個通用的問題，往哪個方面發展困擾著很多人。

首先分析下自己對技術感興趣嗎，數學功底好嗎，如果感興趣又數學功底好，就超演算法方面發展，薪資待遇高。

如果數學功底不好，對技術感興趣，在看自己邏輯如何，邏輯好，就做大數據開發。這個待遇也節節看漲。

如果對技術部感興趣，還能學進去，那麼做數據分析，應用專業軟體，需要有些產品知識和行業知識。

如果技術是個渣，對行業和產品感興趣，那麼就做產品經理。

如果什麼都提不起興趣，只是為了感時髦潮流，那麼就學個python，隨波逐流，碰碰機遇吧。

現狀大數據的前景十分的好，隨著大數據應用於各行各業，並正在改變著各行各業，同時也引領大數據人才的變革，在國家及當地政府支持下，大數據在快速發展，企業日後發展將基於大數據計算分析、數據挖掘、數據分析等數據產業的發展，我國也將更加需要更多的數據人才。

⑩ 大數據分析有哪些基本方向

【導讀】跟著大數據時代的降臨，大數據剖析也應運而生。隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據剖析、數據發掘等等環繞大數據的商業價值的使用逐漸成為職業人士爭相追捧的利潤焦點。那麼，大數據剖析有哪些根本方向呢?

1.可視化剖析

不管是對數據剖析專家仍是普通用戶，數據可視化是數據剖析東西最根本的要求。可視化能夠直觀的展現數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到成果。

2.數據發掘演算法

可視化是給人看的，數據發掘便是給機器看的。集群、切割、孤立點剖析還有其他的演算法讓咱們深入數據內部，發掘價值。這些演算法不只要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3.猜測性剖析才能

數據發掘能夠讓剖析員更好的理解數據，而猜測性剖析能夠讓剖析員根據可視化剖析和數據發掘的成果做出一些猜測性的判別。

4.語義引擎

咱們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據剖析的新的應戰，咱們需求一系列的東西去解析，提取，剖析數據。語義引擎需求被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5.數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。經過標准化的流程和東西對數據進行處理能夠保證一個預先界說好的高質量的剖析成果。

6.數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維剖析和多角度展現數據按特定形式進行存儲所建立起來的聯系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的根底，為商業智能系統供給數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和拜訪，為聯機數據剖析和數據發掘供給數據平台。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據分析有哪些基本方向?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。