問答專欄Q & A COLUMN
這是一個非常好的問題，作為一名IT從業者，同時也在帶大數據方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。
首先，從技術體系結構上來看，當前的大數據技術已經趨于成熟了，在數據存儲、數據分析、數據呈現和數據應用等方面，已經形成了一整套技術框架，相關的技術生態也在不斷完善當中。當前大型科技公司也開始逐漸形成自己的大數據平臺，不同平臺也都有自身的技術特點，總的來說，當前在技術上已經為大數據的行業應用創新奠定了基礎。
從大數據的生態體系來看，大數據領域的產業鏈正在逐漸形成和完善，行業內逐漸形成了一定的行業分工，比如有的公司專注于數據采集，有的公司專注于數據分析，有的公司專注于數據應用等等，這種產業鏈的豐富和發展將為大數據的落地應用奠定一個扎實的基礎。
當然，從大數據自身的發展空間來看，當前的大數據產業鏈還遠沒有成熟，在大數據的落地應用過程中，依然還需要一大批具有行業垂直能力的大數據企業，這也為眾多創業者在大數據領域創業奠定了基礎。
從大數據當前的落地應用情況來看，當前的大數據落地應用依然處在初期階段，雖然大數據的落地應用有巨大的空間和潛力，但是也有很多制約大數據落地應用的因素，這些因素可以總結為三點，其一是基礎信息系統；其二是大數據建設成本過高；其三是大數據人才短缺。
以產業領域為例，大數據未來在產業領域的應用場景非常大，產業領域也確實有大量的場景需要使用大數據，但是大數據要想在產業領域落地，首先就要解決如何通過大數據為產業領域的發展，帶來新的價值增量。
大數據在產業領域的落地應用，往往需要企業從上云開始，基于云計算來完成企業眾多資源的整合，同時基于云計算來完成大數據應用的落地。所以說，企業要想全面打開大數據的價值空間，首先要考慮云計算平臺的搭建，從這個角度來看，大數據方案的落地是一個系統且復雜的過程，不僅僅需要技術方案，同時還需要管理方案。實際上，從當前大數據的行業應用情況來看，制約當前大數據落地應用的核心問題已經不是技術問題了，而是企業的管理問題，企業能不能打造，或者認可大數據的價值體系，是大數據在行業落地應用的關鍵問題之一。
從大數據的發展前景來看，大數據的發展前景還是非常廣闊的，一方面大數據自身能夠打造出一個龐大的價值空間，而且大數據的價值體系具有非常大的成長性，在互聯網從消費互聯網發展到產業互聯網階段時，大數據的價值會得到越來越多的體現。另一方面，大數據當前被列入到“新基建”計劃，這能夠為大數據帶來更強的資源整合能力，從而全面推動大數據的落地應用。
最后，對于當前的大學生、職場人和創業者來說，在當前的網絡化時代，掌握一定的大數據技術還是很有必要的，對于大學生來說，掌握大數據能夠提升自身的就業競爭力，對于職場人來說，掌握大數據能夠提升自身的職場價值，同時會為職場人打開新的發展空間，而對于創業者來說，如果能夠抓住大數據時代的發展紅利，能夠獲得更快的發展速度。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
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目前高校正在建設數據科學與大數據專業，包括本人也在高校課程體系建設和實驗室建設的領域工作。我們國家人口基數大，互聯網和移動互聯網網民的基數大，首先在互聯網領域大數據有廣泛的應用場景，比如淘寶網通過海量得用戶行為數據分析（用戶的點擊行為、瀏覽行為、收藏行為、購買行為、評價行為等數據），為用戶推薦適合自己的商品，達到精準用戶畫像的目的。這次新冠狀肺炎疫情我們國家就借助大數據分析無癥狀感染的全國患者分布情況，預測病人發病的概率，預測病毒是否是新冠狀病毒等等。
大數據的應用領域不限上述領域，我列舉幾個領域和場景：
1、金融大數據風險分析
分析存在風險的金融平臺和金融用戶，使用大數據對用戶進行征信分析等等。
2、物聯網智慧城市
使用大數據預測最佳出行路線，全球智慧園區的分布情況等。
3、物流大數據智能決策分析
物流網點的全國分布，最優化物流路線，最優配送等等
關注《大數據和人工智能交流》我們，看最新高科技動態。
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技術方面的學習的話，最快的方式莫過于直接學習相關的主流框架。
1.Hadoop基于google的論文的開源大數據框架實現，這是最早的大數據處理框架，后續hdfs、hive、hbase都是圍繞Hadoop建立起來的社區，先從Hadoop入手，深入學習并嘗試運用它處理一定規模的數據集，等你能比較熟練的運用Hadoop生態的幾個框架進行數據處理的時候，你就基本算是入門大數據了。
2.Spark基于內存的大數據處理框架，使用有向無環圖RDD為數據抽象單位，提供比Hadoop的MapReduce更加豐富的數據操作，并由于基于內存使得運算速度上升了幾個數量級，hadoop適合做非實時計算的離線計算，而spark則更適合做實時數據處理系統。學習并運用上面兩個主流的大數據處理框架處理數據之后基本上可以說是對大數據入門了，當然還有其他的一些框架有時間也可以學習一下，比如最近風頭很盛的Flink(對標spark)。框架上手后還只是停留在『會』處理較大規模的數據這個層面上，之后就需要更深入的學習了，還是從框架入手，需要深入了解Hadoop的MapReduce原理、shuffle的完整過程以及優化點等等，相應的spark里面的rdd各類數據轉化的過程和原理以及優化點等等，這時候建議從閱讀源碼開始:搭建Hadoop源碼閱讀環境搭建 Spark 源碼研讀和代碼調試的開發環境這是要對整個大數據處理的過程有一個總體的認知，為你后續優化數據處理打好基礎，當然這期間最好可以學習Hadoop&Spark生態中的其他框架入hbase、spark streaming等，加強個人的大數據技術棧。
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現在有些學校有一些技能加學歷的政策 ,不過主要看你自己的選擇，上大學雖說聽起來好，但是很多大學生都是畢業即失業的，還不如趁早學習門技術，畢業就可以工作，選對了好的行業，以后的發展空也會很大的。可以去學習計算機網絡，現在學網絡就是不錯的選擇
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目前高校正在建設數據科學與大數據專業，包括本人也在高校課程體系建設和實驗室建設的領域工作。我們國家人口基數大，互聯網和移動互聯網網民的基數大，首先在互聯網領域大數據有廣泛的應用場景，比如淘寶網通過海量得用戶行為數據分析（用戶的點擊行為、瀏覽行為、收藏行為、購買行為、評價行為等數據），為用戶推薦適合自己的商品，達到精準用戶畫像的目的。這次新冠狀肺炎疫情我們國家就借助大數據分析無癥狀感染的全國患者分布情況，預測病人發病的概率，預測病毒是否是新冠狀病毒等等。
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大數據技術可以幫助企業準確定位意向客戶;通過數據分析我們可以建立城市規劃、解決醫療發展難題;傳統行業轉型互聯網也可以利用大數據價值。所以大數據技術被廣泛應用在各行各業，現在越來越多的企業開始重視大數據技術，并招聘大數據人才。
目前大數據人才缺口巨大，據TDU研究顯示，至2025年中國數據人才缺口將達到200萬。大數據人才缺口大，目前卻少有開設了大數據專業課的高校，所以大數據人才供不應求。現在學大數據還是很有出路的。
據職友集數據顯示目前大數據相關工作的日招聘量為34362條每天，全國大數據開發工程師的平均薪資為18880元/月，招聘量和薪資水平都比較高，所以目前企業還是很注重大數據人才的，現在學大數據還是比較容易找工作的。
大數據和云計算技術緊密結合，需要云計算的地方就需要大數據技術，同時近幾年崛起的物聯網、移動互聯網等新興計算形態也和大數據技術息息相關，所以大數據行業的前景還是比較好的。
綜上大數據的就業前景還是很好的，目前大數據人才供不應求，企業爭相用豐厚的福利待遇來吸引大數據人才，所以目前學習大數據還是很有出路的。不過大數據行業還是很看重技術的，所以想找到滿意的大數據開發工作還是需要大家先努力學習大數據知識。
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在回答之前，得先說一下，大數據不光是有出路的，而且還是有門檻的。
一、學習大數據的條件
學習大數據是有門檻的，一般如下：
1、大專及以上學歷
2、20-32歲最佳
3、理工科專業比較容易上手
如果你符合以上的條件，那么我們再接著往下看。
二、就業前景
1、大數據應用廣泛，未來將覆蓋全行業
2、大數據人才缺口巨大（2-3年內人才缺口預計達到120萬+）
3、大數據是人工智能和物聯網發展的基礎，隨著時代的發展，大數據人才需求也會急劇增加
所以，大數據行業的就業前景是一片光明的。
三、就業薪資
1、招聘平臺數據統計，大數據崗位起薪平均15k/月。
2、海牛學院2019年數據統計，當年畢業學員最高月薪43K，最低月薪高于10K。2020年上半年數據顯示，當前畢業學員最高月薪達到38K，最低月薪不低于13K。
數年的崗位高薪壟斷，也妥妥的讓大數據坐實了貴族程序員的稱號。
四、總結
國家政策對大數據行業的支持力度日益增大，大數據產業發展十分迅猛，不僅覆蓋了大多數行業，而且還將進一步向細分領域發展，可以預見未來大數據將會引起人才市場的巨大缺口。
但是，學習大數據不能只看到行業高薪，也要看自己是否合適。如果你符合大數據學習要求，并對大數據非常感興趣，想要嘗試，海牛學院十分歡迎你加入大數據的學習行列中來。
在大數據學習初期，我建議你先去了解大數據系統化學習線路，相較于自學，標準化的學習過程會為你打下更堅實的根基，對以后的深入學習和就業實戰都有非常大的幫助。
如果以上內容對你有所幫助，請關注我，獲取完整學習線路+免費資料包！
專精大數據教育，技術交流論壇：www.hainiubl.com
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隨著社會的進步和信息通信技術的發展，大數據被廣泛應用在各行業、各領域。大數據的廣泛應用也意味著數據存儲量越來越大，因而，近年來全球數據存儲量呈爆發式增長。在大數據行業的快速增長過程中，中美兩國以先進的技術優勢占據行業重要地位。未來大數據行業在經歷爆發式增長后，增速將逐漸放緩。
全球大數據行業正處在高速增長階段，不論是數據存儲規模還是整個行業的市場規模都在迅速成長，行業發展潛力巨大。
大數據儲量爆發式增長
近兩年來，大數據發展浪潮席卷全球。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當于47.24億個1TB容量的移動硬盤)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。
近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。
2019年全球大數據整體市場規模達500億美元
從市場規模來看，根據Wikibon發布的大數據市場報告數據顯示。2014年以來，全球大數據硬件、軟件和服務整體市場規模穩步提升。2019年全球大數據硬件、軟件和服務整體市場規模達500億美元。
中美兩國在大數據儲量方面占據重要地位
根據IDC最新發布的統計數據，中國的數據產生量約占全球數據產生量的23%，美國的數據產生量占比約為21%，EMEA(歐洲、中東、非洲)的數據產生量占比約為30%，APJxC(日本和亞太)數據產生量占比約為18%，全球其他地區數據產生量占比約為8%。
大數據企業是資本追逐的熱點
2019年，很多處于成長階段的大數據初創企業拿到了不少的可觀融資，其中包括：Databricks(4億美元F輪)，Celonis(2.9億美元C輪)，Peernova(7400萬美元戰略融資)，Orbital Insight(5000萬美元D輪)等。
2025年大數據市場規模將達920億美元
雖然全球經濟預期下行，但不論是企業還是政府對大數據的需求依然旺盛。據Wikibon預計，2020至2025年，大數據增長率將出現較小幅度的放緩，維持在10%-15%之間，據此推測，2025年全球大數據硬件、軟件和服務整體市場規模將達到920億美元。
—— 以上數據及分析均來自于前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。
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大數據開發 就業方向 大數據作為一門比較基礎型的學科，無論是從數據開發及分析、還是從物聯網一級人工智能算法訓練領域來看，它都有著非常核心的技術以及職位需求，那么接下來可以來具體分析一下關于大數據開發方向都會 哪些對口的工作職位①：大數據工程師，大數據開發工程師，大數據維護工程 師，大數據研發工程師，等；②：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：大數據運維工程師等等......
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