眾所周知，大數據行業炙手可熱，大數據工作的薪水很高。主要原因是大數據被廣泛用于電網運營，運營管理和高質量服務等各個領域。它正在改變各行各業，并引領大數據人才的轉型。那么大數據專業就業前景如何？大數據發展趨勢預測如何？隨著國家對大數據的高度重視和政府對大數據的支持，大數據在企業中扎根并蓬勃發展，未來前景無限可期。

　　大數據專業就業前景如何？

1、大數據開發方向；所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向；所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據算法師等；

3、大數據運維和云計算方向；對應崗位：大數據運維工程師。

在這個信息化時代，未來大數據和云計算區塊鏈等新興產業將成為國家大力提倡的重點產業，因此，與之相關的行業將成為新一代從業人員所追隨的。未來這些相關專業就業前景可期。

大數據發展趨勢預測如何？

　　1.智能設備無處不在

如今，智能設備無處不在，并且不斷收集數據。而在消費者需求的推動下，智能設備正以驚人的速度增長。智能設備生態系統正在亞馬遜Alexa和谷歌智能助理兩大領先平臺上嶄露頭角，為消費者提供了將遠程訪問和人工智能融入從照明、暖通空調系統、門鎖、家用電器等各個行業領域的機會。

　　2.數據孤島繼續激增

這個預測并不困難。在以前的Hadoop開發熱潮中，人們認為可以將所有數據整合到一個平臺上。

　　3. 流媒體分析的突破性的一年

組織處理新數據越快，業務發展就會越好。這是實時分析或流式分析背后的推動力。但組織一直面臨的挑戰是要真正做到這一點非常困難，而且成本也很高，但隨著組織的分析團隊的成熟和技術的進步，這種情況正在發生變化。

　　4.數據治理不善將帶來風險

有些人將數據稱之為“新石油”，也被稱為“新貨幣”。無論是什么樣的比喻，大家都認為數據具有價值，并且如果對此不重視將會帶來更大的風險。

　　5.隨著技術的發展，技能也在轉變

人力資源通常是大數據項目中的最大成本，因為工作人員最終構建并運行大數據項目，并使其發揮作用。無論使用何種技術，找到具有合適技能的人員對于將數據轉化為洞察力至關重要。

　　6.深度學習變得更加深入

深度學習的發展為人工智能的應用提供了更多的動力，在2019年沒有任何減緩的跡象。組織將繼續嘗試深度學習框架，以期將大量數據集實現貨幣化。

7.“Special K”擴大了足跡

軟件需要運行一些東西。用于提供通用基礎的操作系統，但現在開發人員的目標要低一點：Kubernetes。

　　8. 難以忽視的云計算

云計算的規模越來越大。2019年，小型企業和初創企業將被主要的公共云提供商提供的服務所吸引，這些云計算提供商正在投入巨資建設隨時可運行的大數據平臺，提供自動化機器學習、分析數據庫和實時流分析服務。

即使成本方面并不那么吸引人，大型企業也難以抗拒云計算所帶來的好處。然而，將業務鎖定在單一云計算供應商，這讓大型企業擔心面臨將所有雞蛋放在一個籃子中的風險。

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