大数据专业的就业方向

大数据就业方向主要有，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。

大数据已经从概念走向落地，2019年中低端IT工程师，紧随浪潮加速向大数据转型。企业对大数据人才，争夺直接进入白热化阶段。

因此对于想学IT技术的人而言，建议直接选择学习大数据技术，是符合潮流和就业需求的选择。现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通。人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

行业竞争

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤，无烟煤，肥煤，贫煤等分类。而露天煤矿深山煤矿的挖掘成本又不一样，与此类似大数据并不在大，而在于有用。价值含量，挖掘成本比数量更为重要。

对于很多行业而言，利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。当下大数据方面的就业主要有三大方向，一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向。

大数据这些年非常火爆，很多人选择报考大数据的相关专业。那么，数据科学与大数据技术专业学什么课程呢？下面我整理了一些相关信息，供大家参考！
1 数据科学与大数据技术专业学哪些课程
1属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

2基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
1 数据科学与大数据技术专业好就业吗
大数据被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到社会方方面面。

人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
1 数据科学与大数据技术专业报考建议
1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。

2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。

3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。

4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

成人高考物联网应用技术专业前景还是相当不错的，主要有以下优势：
第一、物联网未来的发展前景广阔。物联网、大数据、云计算是当今信息化社会的三大代表技术，这些技术目前也已经开始逐渐落地应用，其中物联网作为大数据和人工智能的重要基础，会率先得到广泛的发展。在5G技术的推动下，工业物联网、农业物联网、智能家居、远程医疗、智慧教育等领域将迎来全新的发展机遇，而这些领域也会释放出大量的物联网相关技术的就业岗位。
第二、物联网领域的技能型人才缺口较大。物联网应用技术专业主要以培养技能型人才为主，比较注重学生动手实践能力的培养，随着产业结构升级的推进，目前技能型人才的缺口还是比较大的，而物联网领域的技能型人才缺口也比较明显。物联网应用技术专业的毕业生可以从事的岗位包括物联网设备(传感器、网络、服务器)的设计、安装、维护等，岗位涉及到的行业领域也比较广泛。
第三、知识结构比较丰富。物联网应用技术专业会学习物联网导论、程序设计(C、Java)、 *** 作系统(Linux)、数据库、计算机网络(综合布线)、嵌入式开发等内容，另外还会涉及到Android开发等专业课。对于学习能力比较强的同学来说，未来也可以专升本到物联网工程专业，也可以继续选择读研。
自考/成考有疑问、不知道如何总结自考/成考考点内容、不清楚自考/成考报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：>1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；
2、课程设置，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据 *** 作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术，
（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。
（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
4、行业现状，
今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

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