大數(shù)據(jù)就業(yè)方向有哪些？大數(shù)據(jù)時代，很多學校都設(shè)有會計了大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)和課程。日前，在教育部能查到的高校新增專業(yè)名單中，有32所高校藍月帝國第二批順利先申請“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)”本科新專業(yè)的高校?！?/p>

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向有哪些？

大數(shù)據(jù)時代，很多學校都設(shè)有會計了大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)和課程。日前，在教育部能查到的高校新增專業(yè)名單中，有32所高校藍月帝國第二批順利先申請“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)”本科新專業(yè)的高校。

“大數(shù)據(jù)”專業(yè)學什么？

方向一：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析機器學習方向

方向二：大數(shù)據(jù)運維云計算方向

方向三：Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)方向

專精任何方向之一者，均會“前（錢）”途無上。

三個方向中，大數(shù)據(jù)開發(fā)是基礎(chǔ)。以Hadoop開發(fā)工程師為例，Hadoop入門月薪早都沒有達到了8K以上，工作1年月薪可都沒有達到1.2W以上，具備2-3年工作經(jīng)驗的hadoop人才年薪也可以至少30萬—50萬，像是要大數(shù)據(jù)處理的公司基本上大都大公司，因為學大數(shù)據(jù)專業(yè)又是進大公司的捷徑！

“大數(shù)據(jù)”專業(yè)本科畢業(yè)以后干什么？

實際上，大數(shù)據(jù)工作者也可以施展拳腳的領(lǐng)域更加應(yīng)用廣泛，從國防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機構(gòu)，全是需要大數(shù)據(jù)項目來做創(chuàng)新驅(qū)動。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報酬也太可觀，在硅谷，入門級的數(shù)據(jù)科學家的收入巳經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。

①目前全國各類高校、高職院校已陸陸續(xù)續(xù)又開始不斷大數(shù)據(jù)專業(yè)建設(shè)發(fā)動了攻擊研究并再申報大數(shù)據(jù)專業(yè)。作為十字交叉型學科，大數(shù)據(jù)的具體課程牽涉數(shù)學、統(tǒng)計和計算機等學科知識，“數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)也強調(diào)培養(yǎng)和訓(xùn)練更具多學科交叉能力的大數(shù)據(jù)人才。

②該專業(yè)重點培養(yǎng)本身以上三方面素質(zhì)的人才：

一是理論性的，要注意是對數(shù)據(jù)科學中模型的理解和運用；

二是實踐性的，主要是一次性處理換算數(shù)據(jù)的能力；

三是應(yīng)用到性的，主要注意是借用大數(shù)據(jù)的方法可以解決具體詳細行業(yè)應(yīng)用問題的能力。

大數(shù)據(jù)人才缺口達150萬

各大高校緊鑼密鼓啟動大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)，源于大數(shù)據(jù)時代催生出的大量去相關(guān)人才缺口。

全球最最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細分析報告顯示，估計到2018年，大數(shù)據(jù)或是數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將猛增，其中大數(shù)據(jù)科學家的缺口在140000到190000之間，這對懂得什么怎么用來大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經(jīng)理的崗位缺口則將至少1500000！

即便目前有很多大數(shù)據(jù)工作者僅僅強大一個本科學士學位，或是僅認可過簡單點訓(xùn)練，可是在互聯(lián)網(wǎng)時代，每隔一天都有吧海量的數(shù)據(jù)信息出現(xiàn)，數(shù)據(jù)的處理變得異常更加古怪，很多大公司也在跪求擁有更高學歷的高手來需要補充自己的實力

數(shù)據(jù)分析需要用什么技術(shù)？java還python好一點？

這是一個的很好的問題，作為一名IT從業(yè)者，我來能回答下。

簡單，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的落地應(yīng)用，數(shù)據(jù)分析作為大數(shù)據(jù)的比較普遍任務(wù)會漸漸逐漸升高，未來不單IT（互聯(lián)網(wǎng)）行業(yè)會需要接受大量的數(shù)據(jù)分析，悠久的傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)域也會漸漸能量出大量的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

從當前的技術(shù)體系來看，目前最常見的一種的數(shù)據(jù)分析有兩種，一種是統(tǒng)計學，若干種是機器學習，而無論需要哪種數(shù)據(jù)分析，常見都離得開程序設(shè)計。當前在生產(chǎn)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析任務(wù)大多數(shù)都基于條件平臺來展開，比如Hadoop、Spark應(yīng)該是比較好最常見的一種的數(shù)據(jù)分析平臺。

在Hadoop和Spark平臺下，常規(guī)Java和Python都這個可以，而也可以采用Scala和R等編程語言，開發(fā)人員是可以參照自身的知識結(jié)構(gòu)來選擇類型具體詳細的編程語言，而對于初學者來說，當前學習Python語言是比較好的選擇。

需要Python并且數(shù)據(jù)分析有三方面好處，其一是Python語言自身都很易學易，初學者很上手容易；其二是Python語言有數(shù)千的庫可以使用，諸如Numpy、Matplotlib、Pandas等，這些庫對于提升Python數(shù)據(jù)分析能力有的很再的幫助；其三是Python語言本身是一門全場景編程語言，具有較為強烈的從空中落下應(yīng)用能力。

從當前的使用情況來看，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，Python語言的上升趨勢還是都很肯定的，而且數(shù)據(jù)分析人員也也很愿意在用Python，與Java語言要注意應(yīng)用到在IT（互聯(lián)網(wǎng)）行業(yè)相同，Python語言在比較傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用也比較比較高。

我從事行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年來，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，比較多的研究方向幾乎全部在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會先后寫一些關(guān)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，比較感興趣朋友是可以關(guān)注我，也許當然會有所。

要是有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，也可以是考研方面的問題，都可以在評論區(qū)你的留言，的或微博私信我！