导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关大数据哪个方向发展好的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。
大数据在哪些领域发展较好?
人工智能通过学习来提高智力,而学习离不开大数据的存在,只有通过对数据的分析,这样随着时间的推移,结果会更快更准确。由于有大量的数据可以提取,加上过去查询的分析结果,人工智能将能够根据当前事件提供准确的预测。
医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业,面对众多病毒、肿瘤细胞都处于不断进化的过程,诊断时会发现对疾病的确诊和治疗方案的确定是很困难的,而未来,我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。
电商行业是最早利用大数据进行精准营销,它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等,有利于精细社会大生产。由于电商的数据较为集中,数据量足够大,数据种类较多,因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间,包括预测流行趋势,消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。
大数据有助于提升政府提供的公共产品和服务。一方面,基于政务数据共享互通,实现政务服务一号认证、政务服务大厅、联网办事等等,大大简化办事手续。另一方面,通过建设医疗、社保、教育、交通等民生事业大数据平台,有助于提升民生服务。
在交通领域,数据主要包括各类交通运行监控、服务和应用数据,如公路、航道、客运场站和港口等视频监控数据,城市和高速公路、干线公路的各类流量、气象监测数据,城市公交、出租车和客运车辆卫星定位数据,以及公路和航道收费数据等,这些交通数据类型繁多,而且体积巨大。
关于大数据在哪些领域发展较好,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据未来发展方向有哪些?
1、在大数据采集与预处理方向
这方向最常见的问题是数据的多源和多样性,导致数据的质量存在差异,严重影响到数据的可用性。针对这些问题,目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。
2、在大数据存储与管理方向
这方向最常见的挑战是存储规模大,存储管理复杂,需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向,尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。
3、大数据计算模式方向
由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana),而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。
4、大数据分析与挖掘方向
在数据量迅速膨胀的同时,还要进行深度的数据深度分析和挖掘,并且对自动化分析要求越来越高,越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生,如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等。
学大数据的就业方向有哪些?
【导读】如今,大数据开发行业已经成为无数人向往的职业之一,因为大数据开发行业的薪水高,发展前景广阔,那么对于想学习数据开发的小伙伴来说,要先了解大数据开发行业的就业前景。那么,学大数据的就业方向有哪些呢?
根据专业社交平台LinkedIn发布的“中国互联网最热门人才报告”,研发工程师,产品经理,人力资源,市场营销,运营和数据分析是中国互联网行业最苛刻的六个人才职位,其中,研发工程师的需求最大,而数据分析人才最稀缺,LinkedIn报告显示,数据分析人才供给指数最低,仅为0.05%,这是高度稀缺的表现,稀缺的人才也加速了人才流动大,大数据人才的平均跳槽速度为16个月左右。
根据中国商业联合会的数据委员的统计,未来中国的基础数据分析人才缺口将达到1500万,而且,英美烟草公司招聘的职位中有60%以上正在招聘大数据人才,由此可见,数据开发的人才在我国是非常稀缺的,即使他们频繁跳槽,也不会因为找不到工作而实业,薪资只会越来越高。
大数据职业发展的三个方向:
1.系统研发类涉及的职业:数据工程师,数据维护工程师,大数据研发工程师,大数据架构师等;
2.数据分析和挖掘,数据分析和机器学习,涉及的职业包括:数据分析师,大数据高级工程师,数据分析师专家,数据挖掘者,数据算法工程师等;
3.大数据应用开发,对应职位:大数据应用工程师;
以最基本的大数据开发为例,入门的最低工资可以达到8K-1W人民币,并且这个行业的工资增长率是直线飙升的,可以说非常高,根据某些求职网站的薪水对比,发现高级大数据工程师的平均工资为每月5万人民币,可以说相当高了,因此,有想往大数据行业发展的朋友,可以尝试一下。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于学大数据的就业方向有哪些的全部内容,希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗,总的来说随着大数据在众多行业中的应用,大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的.
大数据专业就业方向
该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门,如银行、商业机构、电信、电商公司等入职,也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。
1、大数据工程师:从事数据采集与管理工作,需要较强的IT专业能力,这个岗位也有很多别名,如hadoop工程师、javag工程师(大数据)、ETL工程师等,关键看其岗位职责和技能需求,别看名字。应届生月薪平均在10k以上。
2、大数据分析师:从事数据资源开发与利用,主要工作是数据分析、和数据挖掘,能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具,比如spss、SAS,如果能使用编程的方式灵活进行数据分析,就更好了,比如python或R.这个岗位也有别名,比如数据分析师,商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。
3、算法工程师:从事机器学习,构建人工智能模型,也称机器学习工程师,在商业领域,也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力,是三个岗位中的金领职位,也是月薪最高的职位,应届生月薪目前在15K以上。
大数据的发展前途怎么样
大数据的就业前景目前来看是不错的,随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大,大数据领域从业人员薪资水平将持续增长,人才供不应求。
大数据就业方向
1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为:大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。所涉及的职业岗位为:大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向。对应岗位:大数据运维工程师;
三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了8k以上,工作1年月薪可达到1.2w以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。
从近几年招聘情况来看,大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会,读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发,在5G通信的推动下,未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖,这个过程会全面促进大数据平台的发展。
做大数据有点迷茫,具体应该往那个方向发展?
这是一个非常好的问题,也是很多大数据初学者,或者是大数据从业者面临的问题之一,作为一名 科技 工作者,我来回答一下。
首先,从大数据自身的发展前景来看,未来大数据的价值空间会越来越大,在工业互联网的推动下,大数据会广泛落地到传统行业领域,所以当前不论是创业者还是职场人,进入大数据领域发展会有大量的机会,这一点是没有问题的。另外,大数据也是新基建计划的重要内容之一,这必然会进一步促使更多的行业资源和 社会 资源向大数据领域汇集。
从当前大数据领域的岗位方向划分来看,大数据分析、大数据开发和大数据运维是比较常见的三大方向,这三大方向的发展前景都比较广阔,当前大数据开发岗位的人才需求量相对比较大,而且岗位附加值也比较高。从近些年大数据方向研究生的就业情况来看,毕业生逐渐开始从算法岗位向开发岗位转换,一方面原因是算法岗位相对比较少,另一方面开发岗位的薪资待遇与算法岗位也基本上持平了。
从大数据自身的发展趋势来看,随着大数据技术体系的逐渐成熟,目前大数据正在从技术研发向行业应用发展,更多的研发力量会集中在如何让大数据为传统行业赋能上,所以当前从事大数据领域,可以重点关注一下如何在行业应用领域进行创新。
在行业应用领域进行创新的技术门槛相对较低,在技术实现上可以基于大数据平台来开发各种模式,但是行业创新对于从业者的行业知识要求比较高,从业者要有较强的行业认知能力,这往往需要技术人员与行业专家进行合作,这是非常重要的。
最后,在大数据领域发展一定要重视技术发展趋势和 社会 发展趋势,既要潜心钻研,同时也要重视与技术专家和行业专家的交流。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
大数据主要有以下几个重要方向:人工智能、区块链、物联网、智慧城市、人脸识别、语音识别、AR等。使用领域几乎涉及各行各业:金融、保险、医疗、教育、出行、交通等各行各业。所以说大数据的前景非常的广阔,如果想选择一个方向作为主要发展方向的话,可以朝着人工智能方向发展,目前人工智能领域不仅人才稀缺,而且属于国家高度发展领域,几乎所有较大的互联网企业和非互联网企业都在朝着人工智能领域涉足,而且工资也相较于其他方向要高好多。所以可以根据个人自身优势,结合市场大环境进行考量。
大数据现在的发展还是比较好的,发展路线来说的话,大方向是分为两条路,一个是偏技术向,另一个是偏业务向。
两者的区别在于,技术方向侧重于怎样处理好数据,业务方向侧重于怎样用好数据。
技术类方向可以理解为是大数据界的码农、程序员,根据具体负责的工作不同,有不同的岗位设置。
1、大数据平台研发
职责:主要负责大数据技术的产品化,包括开源技术框架的研究、封装和开发
2、大数据开发
职责:也叫ETL工程师,主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据;
3、大数据算法
职责:俗称调参工程师,主要负责使用机器学习算法建模,处理业务需求,基于算法引擎封装算法工具。
4、大数据可视化
职责:主要负责数据可视化应用开发
业务向的话,主要就是 大数据分析
职责:主要负责结合业务问题,使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用等。
具体往哪个方向发展,可以根据你自己的能力偏好,兴趣来决定。
大数据其实算是很前沿的一个行业方向了吧。不过现在 科技 发展迅猛,数据也许已经慢慢降低在市场中的权重了,未来可能是人工智能, 科技 研发,生物制药比较有前景了。而这些 科技 行业其实可以说不太需要什么用户数据。就好比研制火箭,研制特效药,研发阿尔法狗,这些其实都不需要用户什么数据的,高 科技 进入门槛就比较高了,比较专业了,如果大数据OK的话就继续做吧,毕竟也算白领行业一帮人进入不了。
希望能进入优质回答[捂脸][捂脸]
伴随着大数据的发展,如今很多的人们都都投入了大数据开发的洪流中,不过相对也有着不少的朋友还对大数据的发展还比较迷茫,大数据发展趋势是什么?接下来就来为大家解析一下吧。
开源解决方案
有许多可用的公共数据解决方案(例如开源软件),已经在加速数据处理方面取得了相当大的进步。它们现在也具有允许实时访问和响应数据的功能,因此它们将在未来蓬勃发展,并受到高度需求。边缘计算在物联网迅速发展的趋势影响下,许多公司开始转向连接设备,以收集更多关于客户或流程的数据。这就产生了对技术创新的需求,旨在减少从数据的收集、分析到采取行动的滞后时间。边缘计算提供了更好的性能,因为流入和流出网络的数据更少,云计算成本更低,即使公司要删除从物联网收集到的不必要的数据,公司也可以从存储成本和基础设施成本中受益。此外,边缘计算还可以加快数据分析,让公司有充足的时间做出反应。
更智能的聊天机器人
在人工智能技术的推动下,聊天机器人现在被用来处理客户查询以提供更个性化的交互,同时不再需要实际的人工人员。机器人在处理大量数据时,能够根据客户在查询中输入的关键字来提供相关答案。而在互动过程中,他们还能够从对话中收集和分析客户的信息,这个过程可以帮助企业开发更精简的策略,提供更愉快的客户体验。
更智能、更严格的网络安全
由于过去那些被曝出的涉及黑客攻击和系统入侵的丑闻,各机构开始将重点放在加强信息保密上。物联网也引起了人们对所收集数据的关注,其中网络安全是个大问题。为了应对这一迫在眉睫的威胁,大数据公司开始利用数据分析工具来预测和检测网络安全威胁。大数据可以通过将安全日志数据集成到网络安全策略中,提供有关过去威胁的信息,帮助公司防止和减轻未来黑客攻击以及数据泄露的影响。
落地吧,现在好多项目落地难
可以往 旅游 这方面,我们邢台的山上好多好玩的呢
现状大数据的前景十分的好,随着大数据应用于各行各业,并正在改变着各行各业,同时也引领大数据人才的变革,在国家及当地政府支持下,大数据在快速发展,企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展,我国也将更加需要更多的数据人才。
这是一个通用的问题,往哪个方面发展困扰着很多人。
首先分析下自己对技术感兴趣吗,数学功底好吗,如果感兴趣又数学功底好,就超算法方面发展,薪资待遇高。
如果数学功底不好,对技术感兴趣,在看自己逻辑如何,逻辑好,就做大数据开发。这个待遇也节节看涨。
如果对技术部感兴趣,还能学进去,那么做数据分析,应用专业软件,需要有些产品知识和行业知识。
如果技术是个渣,对行业和产品感兴趣,那么就做产品经理。
如果什么都提不起兴趣,只是为了感时髦潮流,那么就学个python,随波逐流,碰碰机遇吧。
现状大数据的前景十分的好,随着大数据应用于各行各业,并正在改变着各行各业,同时也引领大数据人才的变革,在国家及当地政府支持下,大数据在快速发展,企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展,我国也将更加需要更多的数据人才。
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