Ⅰ 大數據未來的發展前景怎麼樣
事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是 6 位數了(美元)。
其實 Java 工程師轉型大數據還是非常建議的，不僅僅是前景和薪資等。技術層面來說，出自歷史故事的成語，大數據使用的 Hadoop (在分布式伺服器集群上存儲海量數據並運行分布式分析應用的一種方法)需要 JavaSE 基礎，即使你沒有學過 JavaEE 上手 Hadoop 也是可以的。
互聯網行業發展日新月異，要不要做自我迭代和不斷學習的人才決定權在於自己。
2018年是新技術爆發年，大數據、區塊鏈、人工智慧等行業飛速發展，滲透到我們生活的方方面面。
2018年，新開設「數據科學與大數據技術」專業高校數量達250所。
面對如此光明而誘人的前景，很多IT從業者早已向大數據轉型。
都有哪些對口的工作職位呢？
大數據開發方向：大數據工程師，網站打開速度檢測，大數據開發工程師，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：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：大數據運維工程師等。
Ⅱ 大數據未來的前景怎麼樣
未來大數據應用的六大趨勢：
1、區塊鏈技術
區塊鏈是計算機技術的新應用模式，包括分布式數據存儲、共識機制、點對點傳輸、加密演算法等等。區塊鏈技術是指全民參與記賬的方式。所有系統後面都有資料庫。可以將資料庫看作是一個大賬簿。現在各自記著自己的賬。
2、智慧城市
智能城市是利用信息和通信技術手段檢測、分析、集成城市運營核心系統的關鍵信息，智能地應對包括民生、環境保護、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求。其本質是利用先進的信息技術為城市人民創造更好的生活，促進城市的和諧和可持續發展。
隨著社會的發展，未來城市承載人口也會越來越多。目前我國正處於城市化加速時期，部分地區的「城市病」問題日益嚴重。建設智慧城市已成為當今世界城市發展一個新的趨勢。
3、虛擬現實(VR)和增強現實(AR)技術
擬現實技術是一種可以體驗虛擬世界的模擬系統，它利用計算機生成模擬環境，使用戶沉浸在環境中。比起VR，AR它不是單純被創造出來的。現實是我們肉眼能看到的東西，耳朵能聽到的東西，皮膚能識別的東西，所在的世界。從廣義上說，在現實基礎技術上，添加相關、附加內容，就可以說是增強現實。
4、物聯網
物聯網就是所有物品都可以通過信息感測設備連接到互聯網上，進行信息交換，物品與物品緊密相連，實現智能識別和管理。物聯網是新一代信息技術的重要一部分，也是信息時代的一個重要發展階段。
5、語音識別技術
語音識別是一門跨學科的學問。近些年來，語音識別技術有了明顯的發展，開始從實驗室進入市場。語音識別技術將進入產業、通信、家電、醫療、汽車、電子、家庭服務、消費電子產品等多種領域。語音識別技術包括信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲系統和聽覺機理、人工智慧等。
語音識別是一種通用的無屏幕介面，可以快速集成到各種工具中，在智能設備和手機中非常有用。
6、人工智慧(AI)
人工智慧，英文縮寫為AI。是研究、開發、開發用於模擬、擴展和擴展的智能的理論、方法、技術和應用系統的新技術科學。
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人工智慧需要接受教育，需要輸入大量信息才能進化，從而產生意想不到的結果。AI有很大的影響，比如媒體行業，現在電腦和機器人可以生產好文章，一個小時幾百篇，成本也很低。AI可以對經濟發展產生很大影響，很多知識產業和白領職業也可以被機器人取代。
大數據已經成為時代發展的必然產物，大數據正在迅速滲透到我們的日常生活中，在衣食住行的方方面面都有體現。大數據時代，所有的可量化，所有的可分析。
Ⅲ 區塊鏈和大數據有關系嗎想去黑馬程序員培訓，學大數據，還是區塊鏈啊
沒有必然關系，兩個不同領域。學習哪一個要看自己的職業規劃，這兩個前景都非常好。
Ⅳ 數據科學與大數據技術專業怎麼樣前景如何謝謝！
真的很好嗎？
任何專業都有優缺點，好不好都是相對的，如果你喜歡，也做好了努力的准備，那就盡管去努力吧，但一定要不討厭統計學和計算機，不要因為名字的高大上就忽視了自己的能力。專業名字再高大上，課程如何搭建，教師的水平和資源問題解決不了也是白扯。
電子商務等就是個案例，從高大上到爛大街沒幾年時間，當然不是說這個專業也會像電子商務那樣很快泛濫成災，只是告訴大家不要有急功近利的蹭熱點的心理。
想做相關工作，學什麼專業不是最重要的，怎麼學才是，學計算機、統計學、數學都可以從事大數據工作，用人單位不會因為你專業名字高大上高看你一眼，還得看真本事（學校學歷也很重要）。
照這樣下去，不排除將來會出現雲計算、區塊鏈等令人哭笑不得的專業
到底怎麼樣？
專業還是不錯，但這個專業對數學與物理的功底要求不是一般的高。物理必須非常好，數學是計算，物理是思維與想像的嚴密。如果高中數學、物理不好，還是謹慎報考。否則進去後，聽不懂，作業做不了，最後掛課很多，畢業證都沒了。因此，高中數學不好，物理不好的，一定要小心報考。
另外，從對數學和物理的要求這么高看，相對而言，高等級的學校（如985、211或雙一流）開設的會得心應手，而一些低端的學校，可能差一些；尤其是民辦（獨立）學院，可能師資都成問題；但這些低端的學校，在宣傳上可能比高端學校做得好，羅列一大堆證書和獲獎，可能是都是化錢買的。
報考學校時，要多比較，看看有沒有碩士點、博士點。如果都沒有的，那相對差很多，畢竟這是一個高智商的專業。
如果沒有碩士點，博士點，再看看師資中正式教師的學歷（不是外聘老師），博士多不多？如果這也很少，那麼這個學校很可能就是一個跟風招生的，渾水摸魚的，甚至一些學校連老師的簡歷都不敢貼出來，則更水了。
總之，追熱門專業一定要慎重選擇學校，否則大學4年可能浪費了。
大數據專業前景怎麼樣，細心看看近期的政策心裡就有數了。
今年3月份，教育部公布了第二批獲准開設「數據科學與大數據技術」的高校名單，加上去年獲批的北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學，一共35所高校獲批該專業。今年開始，部分院校將招收第一屆大數據專業本科生，開設數據科學與大數據技術本科專業 大都是重點大學。
今年2月份，教育部發布《教育部高等教育司關於開展「新工科」研究與實踐的通知》，隨後「新工科」的討論在高校里逐漸升溫，培養「新工科」人才成為新的指導方向。其中新工科專業就包括數據科學與大數據技術、網路空間安全、物聯網工程、飛行器製造工程等專業，國家重視對整個社會轉型和經濟升級需要的人才培養。
考大數據研究生的話，北航在13年開了大數據技術與應用軟體工程碩士的專業，是國內很早就開設大數據相關專業的高校。清華大學的數據科學研究院於2014年招收大數據專業的學生，復旦大學於2015年9月開設數據科學專業，貴州大學、華南理工、武漢大學、對外經貿大學這些學校與慧科集團合作共建了碩士層次的大數據技術應用專業，這些學校的大數據專業開設時間長比較成熟，這些高校可以考慮。
「大數據」專業畢業以後干什麼？
事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。作為交叉型學科，大數據的相關課程涉及數學、統計和計算機等學科知識，「數據科學與大數據技術」專業也強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。該專業重點培養具有以下三方面素質的人才：一是理論性的，主要是對數據科學中模型的理解和運用；二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力；三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。
培養目標
數據科學與大數據技術專業，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。
主要課程
C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。
畢業方向
畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。
Ⅳ 大數據未來的發展前景怎麼樣
現在本科院校大數據專業都增加了，可想而知，前景如何。
數據科學與大數據技術專業剖析
同樣，這個專業也是屬於順應時代發展，搶占市場先機的「投機」行為，作為新興的、交叉的專業，不可能有成熟的概念、培養方案，各高校都是在黑暗中摸索前行，培養方案也是五花八門，但無論怎樣變都是統計學、數學、計算機、軟體工程等專業的「大雜燴」，核心是統計學+計算機。
看一看相關介紹就知道了：數據科學與大數據技術專業畢業生通過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，將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新，從事大數據研究和開發應用。 也是很籠統很空虛，為什麼？因為新啊，前無古人啊，沒有經驗可遵循啊。
再看一下主要課程：數學、C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理、大數據管理、大數據實踐等課程。
統計學知識和計算機知識是核心點，加一點數學、數據科學課程。