大數據發展方向哪個更加賺錢

❶ 2022大數據專業就業崗位有哪些 什麼崗位掙錢多

大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。

大數據方向掙錢多的崗位

( 1)大數據系統研發工程師 ：負責大數據系統研發工作，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫架構設計以及資料庫詳細設計、優化資料庫構架、解決資料庫中心建設設計問題。他們還負責集群的日常運作、系統的監測和配置、Hadoop與其他系統的集成。

(2)大數據應用開發工程師 ：負責搭建大數據應用平台、開發分析應用程序。他們熟悉工具或演算法、編程、包裝、優化或者部署不同的MapRece事務。他們以大數據技術為核心，研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。

( 3)大數據分析師： 運用演算法來解決分析問題，並且從事數據挖掘工作。他們最大的本事就是能夠讓數據道出真相;此外，他們還擁有某個領域的專長，幫助開發數據產品，推動數據解決方案的不斷更新。

(4)數據可視化工程師 ：具備良好的溝通能力與團隊精神，責任心強，擁有優秀的解決問題的能力。他們負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，一目瞭然地揭示數據中的復雜信息，幫助企業更好的進行大數據應用開發，發現大數據背後的巨大財富。

大數據熱門專業

1、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

2、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以十分有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

3、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

4、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

❷ 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。

❸ 大數據未來四大發展方向

近幾年，互聯網行業發展風起雲涌，「大數據」炙手可熱，對處於初始階段的大數據而言，很多企業都不會錯失機會。那麼，大數據未來的發展前景和應用策略如何?本文將結合融信教育多年來經驗為大家解析：

趨勢一數據的資源化

何謂資源化，是指大數據成為企業和 社會 關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

另外，大數據作為一種重要的戰略資產，已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門，其深度應用不僅有助於企業經營活動，還有利於推動國民經濟發展。它對於推動信息產業創新、大數據存儲管理挑戰、改變經濟 社會 管理面貌等方面也意義重大。

現在，通過數據的力量，用戶希望掌握真正的便捷信息，從而讓生活更有趣。對於企業來說，如何從海量數據中挖掘出可以有效利用的部分，並且用於品牌營銷，才是企業制勝的法寶。

目前來看大數據時代已經產出是新的工作崗位：大數據開發工程師，大數據分析師，新媒體運營師，人工智慧開發工程師等，新興行業崗位。

❹ 大數據的工作前景怎麼樣

不錯
大數據專業就業前景不錯，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據...
1。
大數據專業就業方向。
大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；
數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；
大數據運維和雲計算方向：涉及的崗位諸如大數據運維工程師等；

❺ 大數據最具有前景的發展是什麼

1、市場需求大
隨著信息產業的迅猛發展，行業人才需求量也在逐年擴大。據國內權威數據統計，未來五年，我國信息化人才總需求量高達1500萬— 2000萬人。以大數據分析為例，我國大數據人才需求以每年遞增20%的速度增長，每年新增需求近百萬。
2、就業范圍廣
一般稍微有規模的企業，都有自己的IT部門，如果企業里的信息量比較大，就勢必需要資料庫的管理、企業信息化管理等，學員除了去新興行業外，還可以去這些比較有規模的企業，擔任信息部的重要崗位。
3、高薪職位
市場經濟高速發展的今天，大數據行業以其超強的發展勢頭，成為目前最具前景的高薪行業之一，大數據分析、大數據開發等大數據人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。

❻ 大數據就業方向及前景

大數據的就業前景目前來看是不錯的。

大數據目前有以下幾個就業方向：

1、大數據開發方向。所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

從近幾年招聘情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

❼ 大數據什麼工作最掙錢

Hadoop研發/運維工程師

大數據研發/運維工程師
大數據分析/運維工程師
資料庫/spark工程師
薪資在6千到2萬多不等，有包就業的培訓班

❽ 大數據就業方向及前景

這個時代是大數據時代，也是大數據人才稀缺的時代。
由於中國人才缺口比較大，大數據的優勢已經日漸凸顯，作為一種可分析、可預測、可以實時監控的新科技正在被各個行業所青睞。無論是對人才的招聘還是再培訓都成了剛需，這也促使大數據人才的薪資在同崗位中是最高的，掌握大數據技術，工資提升40%左右是很常見的。
大數據的就業領域是很寬廣的，不管是科技領域，還是食品產業，零售業等等，都是需要大數據人才進行大數據的處理，以提供更好的用戶體驗，以及優化庫存，降低成本，預測需求。
大數據時代熱門職業
1、數據規劃師
在一個產品設計之前，為企業各項決策提供關鍵性數據支撐，實現企業數據價值的最大化，更好地實施差異化競爭，幫助企業在競爭中獲得先機。
2、數據工程師
大數據基礎設施的設計者、建設者和管理者，他們開發出可根據企業需要進行分析和提供數據的架構。同時，他們的架構還可確保系統能夠平穩運行。
3、數據架構師
擅長處理散亂數據、各類不相乾的數據，精通統計學的方法，能夠通過監控系統獲得原始數據，在統計學的角度上解釋數據。
4、數據分析師
職責是通過分析將數據轉化為企業能夠使用的信息。他們通過數據找到問題，准確地找到問題產生的原因，為下一步的改進找到關鍵點。
5、數據應用師
將數據還原到產品中，為產品所用。他們能夠用常人能理解的語言表述出數據所蘊含的信息，根據數據分析結論推動企業內部做出調整。
6、數據科學家
大數據中的領導者，具備多種交叉科學和商業技能，能夠將數據和技術轉化為企業的商業價值。

❾ 大數據就業方向

大數據主要的三大就業方向：

1. 大數據系統研發類人才；

2. 大數據應用開發類人才；

3. 大數據分析類人才。

大數據十大就業職位：

一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測（數據挖掘）分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。