大数据就业前景如何？想从事大数据有哪些认证值得报考？

大数据技术未来发展和就业前景

政策上来看，国家大力支持

2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作；2016年3月，在发布的十三五规划纲要中，提出“实施国家大数据战略”，把大数据作为基础性战略资源；2020年，国家提出大力发展“新基建”，涉及7大领域，大数据中心就是其中之一。

从这一系列的政策措施中，可以看到国家对大数据技术的重视。而随着数据相关的应用和商业模式越来越多，与老百姓生活相关性日益密切，无论是国内还是国外，都相继出台了成熟的数据产权以及数据安全的法律法规，来保障大数据行业平稳有序地发展。

从行业发展来看，产业进入爆发阶段

随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了8721%的增长率。

根据信息网近几年的统计，大数据行业发展爆发趋势，大量企业涌入，我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由28408亿元增长到53862亿元，增速连续四年保持在20%以上。

当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

应用场景广阔

大数据应用已深入物联网、人工智能、互联网、5G、电商、金融、游戏、交通、传媒、医疗、房地产、政务等各行各业。这也预示着无论是我们的日常生活还是生产制造、经济发展都离不开大数据技术。

人才缺口大

自2015年以来，随着大数据产业迅速发展，对大数据人才的需求也不断增加。截止到2020年，大数据相关人才缺口达230万。而这个数字，随着大数据被列入到“新基建计划”之后会持续增长。

就业薪资高

根据职友集的统计，2021年大数据工程师岗位平均薪资高达224K/月，相较于2020年增长了10%。其中1~3年工作经验的薪资为204K，3~5年经验的薪资为244K，明显高于互联网其他技术岗位。

大数据岗位职业生涯（参考）：

（1）大数据开发工程师，工作1-3年，年薪18万以上。

（2）高级大数据开发工程师，工作3-5年，年薪28万以上。

（3）大数据架构师，工作5-8年，年薪40万以上。

（4）大数据技术总监，工作8-10年，年薪55万以上。

（5）大数据首席数据官（CDO），工作10年以上，年薪85万+。

值得考的大数据证书

阿里云ACP大数据认证

是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，通过ACP认证证明你可以基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践。目前ACP大数据认证有大数据工程师和大数据分析师两个方向。

对于求职者来说，阿里系企业或者阿里的生态合作伙伴企业，都会认可ACP证书，如果你希望入职阿里，那考一个这样的证书，会是你的加分项。

而对于其他非阿里系企业，这样一个证书可能用处并不大，但考了这个证书，至少证明你有相应的大数据专业知识和实践经历，是一个能力的证明，所以也是有用的。

华为大数据认证HCIE

具体到华为HCIE-Big Data认证，其特点主要体现在四个方面：

理论深刻、技术领先，围绕数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视等，课程涵盖大数据分析和挖掘的前沿技术，可以让学员紧随大数据发展趋势，系统掌握大数据前沿技术；

源于开源、胜于开源，基于开源社区，包含开源大数据处理平台Hadoop、内存实时计算Spark、大数据平台数据仓库Hive、大数据NoSQL数据库HBase等组件；

云上实验、随心学习，实验采用华为云作为实验平台，学员可随时访问进行实验 *** 作，降低学习成本、提高效率；

结合案例、实战领先，源于企业真实项目需求，实验中融入大量实际项目应用场景，如银行定期存款业务预测、客户分群、流动人口常住地分析等，便于学员学以致用，融会贯通。

相比较来说，华为大数据认证比阿里的难度大很多，且费用贵很多，不太适合新手小白、学生党。

对于想进大厂的应届毕业生，建议做一个学习阶段计划表，同时需要一些具有含金量、能被市场认可的认证证书。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

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目前，互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等，几乎所有的行业都已经涉足大数据，大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。

大数据就业方向

1Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等

2数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。

1，大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

扩展资料：

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。

大数据的趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

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