学习物联网应用工程师，以后能从事哪些工作岗位？

物联网应用工程师的人才群体，主体应该包括IT和OT工程师。

从事方向大概有：智慧交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域而具体

工作岗位有：硬件设计师、嵌入式固件开发人员、无线通讯专家 、后端开发人员 、前端开发人员 、应用开发人员 、自动化与系统集成工程师 、数据科学家等。

硬件设计师：大多数物联网项目都涉及某种形式的定制硬件设计。硬件的复杂度因项目而异。在某些情况下，使用硬件模块和参考设计，基础知识和电气工程知识就足够了。而有些更复杂的项目则需要更多的经验和专业知识。常见的技术有印刷电路板（PCB）设计、无线电频率与天线设计、时钟，信号路由相关的经验、低功耗设计和功耗优化等

嵌入式固件开发人员：让硬件发挥作用，你就需要嵌入式开发人员。他们是从事最底层、最接近裸机硬件的软件开发人员。这样的软件称为固件（介于软件和硬件之间的固件）。一般这些开发人员的背景结合了电气工程、计算机体系结构和软件开发。嵌入式开发人员的工作需要与最终硬件的原型版本打交道，因此通常他们的办公桌看起来都很凌乱。 常见的技术有编程语言（C、汇编语言、C++）、实时 *** 作系统（RTOS）经验（FreeRTOS、Contiki、Zephyr）、嵌入式Linux、源代码版本控制、物理和信息安全等

无线通讯专家：大多数物联网项目都是无线的，但无线技术都很难，因为无线集物理与软件的双重复杂度于一身。通常无线通信专家都来自无线通信、网络协议和软件开发。对于大型物联网系统来说，拥有无线通信的专长才能适当地确定网络与通信模式。而消费级物联网系统则需要无线通信专长来确保通过蓝牙顺利地将设备连接到用户的智能手机。 常见的技术有网络模拟、无线网格网络、对无线传播技术的掌握、对功耗的掌握、协议（TCP/IP、IPv4、IPv6、RPL、TLS、WiFi、蓝牙、6lowpan、ZigBee、LoRA、MQTT、CoAP）

后端开发人员：在物联网系统中，后端需要处理数据库和应用程序逻辑。通常，后端都部署在云主机中，并负责存储来自物联网设备的数据、对用户进行身份验证、为前端以及与其他系统的集成提供API。 常见的技术有编程语言（JavaScript、Go、Python、Ruby）、数据库（MySQL、MongoDB、Redis）、开发运维经验、云平台（亚马逊的AWS、Heroku、微软的Azure）

前端开发人员：大多数物联网项目都有网页形式的前端。用户可以通过这类网页与系统交互。因此，这些网页需要做到易于使用、安全、可在最常见的Web浏览器中运行并保持最新状态。这些前端是用HTML开发的，而且通常都会采用某些现有的JavaScript前端框架。前端开发人员需要通过大量输出到网页上的文本来创建视觉体验。 常见的技术有UI/UX设计、用户访谈与人机交互的经验、HTML、CSS、Javascript、Web开发框架（Vuejs、React、Bootstrap）

应用开发人员：许多面向用户的物联网项目都需要使用移动应用作为用户界面。随着项目的推进，移动应用体验的重要性越来越突出。通常，我们需要开发和维护两个版本：iOS和Android。有时也可以开发混合原生应用（通常用HTML开发）。大多数应用开发人员都清楚原生与混合框架的优缺点。 常见的技术有Android、iOS开发原生/混合框架（Phonegap/Cordova、Ionic、Angular、React、Vue）、编程语言（Java、Swift、Objective C、JavaScript）

自动化与系统集成工程师：许多物联网项目都需要与现有软件集成。软件集成是一项经常被低估的任务，我们常常需要花费大量精力，运用一套特定的技术才能取得成功。此外，一旦软件集成开始，你就必须确保集成保持正常运行。这时我们就需要采用自动测试。系统集成和自动化工程师需要拥有大量实践经验和勇气，因为这是一项艰巨的工作。 常见的技术有自动测试框架（Jenkins、Mocha、Travis）、REST API、编程语言（Javascript、Java、Python、Bash）

数据科学家：物联网项目都需要围绕数据展开，而且你需要充分利用这些数据。在项目的早期阶段，这部分的工作可能很简单，只需将关键绩效指标放入Excel工作表中进行比较即可。但是随着项目的发展，你需要针对数据展开更深入的分析。这时就需要数据科学家的帮忙。数据科学家可以通过复杂的数据，寻找模式以及可付诸行动的信息，而这才是数据的最终价值。 常见的技术有统计、人工智能、机器学习、数据挖掘、编程语言（Matlab、R、Python）

大数据开发需要学习的专业技术有：

大数据的就业有三大方向和十大职位：

三大方向：大数据系统研发类人才、大数据应用类开发人才和大数据分析类人才；
十大职位：
1、ETL研发：主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、Hadoop开发：Hadoop的核心是HDFS和MapReduceHDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。
3、可视化工具开发：新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
4、信息架构开发：信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
5、数据仓库研究：数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
6、OLAP开发：OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
7、数据科学研究：数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
8、数据预测分析：在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
9、企业数据管理：需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
10、数据安全研究：主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

物联网就业前景很好，物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。

物联网专业是教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的学校，这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上，而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。

103,002美元至156,200美元。
uber公司数据科学家（统计学家4名)：103,002美元至156,200美元，数据工程师（软件开发人员与系统软件工程师3名)：172,900美元至240,800美元。
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

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