大數(shù)據(jù)就業(yè)前景怎么樣 畢業(yè)后能干什么
作者:時(shí)間:2024-04-09 23:49:41 0 次
摘要:大數(shù)據(jù)行業(yè)是當(dāng)今技術(shù)領(lǐng)域中最受關(guān)注和快速發(fā)展的行業(yè)之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動設(shè)備的普及,以及各種各樣的數(shù)據(jù)源不斷涌現(xiàn),大數(shù)據(jù)的重要性變得越來越突出。
目前,大數(shù)據(jù)行業(yè)的就業(yè)市場非?;钴S,且供不應(yīng)求。許多公司正在積極尋找具有大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)工程和機(jī)器學(xué)習(xí)等技能的人才。從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人士可以選擇各種角色,如數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理等。大數(shù)據(jù)就業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展前景如何了?人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大。那么,大數(shù)據(jù)的就業(yè)前景怎么樣呢?下面小編整理了一些相關(guān)信息,供大家參考!
大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展歷程
大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以劃分為四個(gè)階段:
1、1960年至1980年:在這個(gè)階段,大數(shù)據(jù)的概念還沒有出現(xiàn),主要是關(guān)注數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的發(fā)展。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及存儲和查詢技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用,但數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜性相對較小。
2、1980年至2000年:這個(gè)階段,大數(shù)據(jù)的起源可以追溯到互聯(lián)網(wǎng)的興起?;ヂ?lián)網(wǎng)的快速發(fā)展導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的爆炸性增長,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)無法滿足需求。為了解決大數(shù)據(jù)存儲和處理的問題,出現(xiàn)了一些存儲和處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)和框架,如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的擴(kuò)展,數(shù)據(jù)倉庫和OLAP工具的出現(xiàn)。
3、2000年至2010年:在這個(gè)階段,大數(shù)據(jù)技術(shù)得到了快速發(fā)展。隨著云計(jì)算、分布式計(jì)算和存儲技術(shù)的成熟,出現(xiàn)了一些新的大數(shù)據(jù)處理框架和工具,如Hadoop和MapReduce。這些技術(shù)使得大數(shù)據(jù)處理變得更加容易和高效,能夠處理海量數(shù)據(jù)的存儲和分析。
4、2010年至今:在當(dāng)前階段,大數(shù)據(jù)技術(shù)繼續(xù)發(fā)展壯大,并開始與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)相結(jié)合。實(shí)時(shí)計(jì)算和流式處理技術(shù)取得了重大突破,如Spark、Flink和Kafka等。同時(shí),隨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的重視,大數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性成為熱門話題,數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應(yīng)用。
這四個(gè)階段的發(fā)展推動了大數(shù)據(jù)行業(yè)的蓬勃發(fā)展,也為企業(yè)創(chuàng)造了更多機(jī)遇和挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)行業(yè)的未來發(fā)展前景廣闊。
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)工程師的前景非常樂觀。大數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)處理和管理海量數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的可靠性、完整性和高效性,以支持各種人工智能算法和模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。
對于大模型的訓(xùn)練,確實(shí)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準(zhǔn)確性和多樣性對于模型的訓(xùn)練結(jié)果至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程等方面發(fā)揮著重要作用,以確保數(shù)據(jù)能夠滿足訓(xùn)練大模型的需求。
隨著人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大,尤其是在領(lǐng)域如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和推薦系統(tǒng)等方面的廣泛應(yīng)用,對于大數(shù)據(jù)工程師的需求也在不斷增加。因此,對于有相關(guān)技能和經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)工程師來說,就業(yè)前景非常廣闊。同時(shí),隨著技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)工程師也需要不斷學(xué)習(xí)和更新自己的知識,以應(yīng)對技術(shù)變化和業(yè)務(wù)需求的挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)就業(yè)前景好不好
大數(shù)據(jù)的行業(yè)已經(jīng)大面積覆蓋,縱觀未來三十年都屬于緊俏行業(yè),目前我國對于大數(shù)據(jù)的就業(yè)人員需求很大,所以說大數(shù)據(jù)的就業(yè)前景非常樂觀。
伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟,大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及和發(fā)展才剛剛開始,我們預(yù)計(jì)未來二十年,甚至更長一段時(shí)間都是大數(shù)據(jù)黃金發(fā)展階段,相關(guān)的行業(yè)將引來巨大的發(fā)展機(jī)遇。大部分行業(yè)都需要,市場、營銷、運(yùn)營相關(guān)的需求很多。
大數(shù)據(jù)不是職位,學(xué)完大數(shù)據(jù)認(rèn)證后你可以從事大數(shù)據(jù)挖掘?qū)<遥呒壭袠I(yè)分析師,大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)架構(gòu)師,大數(shù)據(jù)架構(gòu)師,大數(shù)據(jù)算法工程師,大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師,大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師。不管是國內(nèi)還是國外,大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才都是供不應(yīng)求的局面。目前市場急需運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。
目前我國本科專業(yè)中和大數(shù)據(jù)相對應(yīng)的是“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè),它是2019年教育部公布的新增專業(yè)。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)是個(gè)交叉性很強(qiáng)的專業(yè),很難說完全歸屬于哪個(gè)獨(dú)立的學(xué)科。所以,不同的學(xué)校有的是信息學(xué)院申報(bào),有的是計(jì)算機(jī)學(xué)院牽頭申報(bào),有的設(shè)在統(tǒng)計(jì)學(xué)院,還有的在經(jīng)管學(xué)院。
大數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)中使用的流程分為數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲管理、數(shù)據(jù)分析建模、數(shù)據(jù)可視化。畢業(yè)生可以根據(jù)自己的興趣和特長選擇就業(yè)。
大數(shù)據(jù)畢業(yè)后可以從事什么事實(shí)上,大數(shù)據(jù)工作者可以施展拳腳的領(lǐng)域非常廣泛,從國防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機(jī)構(gòu),到處需要大數(shù)據(jù)項(xiàng)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(bào)酬也非常豐厚,在硅谷,入門級的數(shù)據(jù)科學(xué)家的收入已經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。
目前的大數(shù)據(jù)工作領(lǐng)域分了以下四大類:
1、數(shù)據(jù)開發(fā)工程師:負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)清洗、底層重構(gòu),業(yè)務(wù)主題建模等工作;大數(shù)據(jù)整體的計(jì)算平臺開發(fā)與應(yīng)用;
2、數(shù)據(jù)分析師:在擁有行業(yè)數(shù)據(jù)的電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)里做業(yè)務(wù)咨詢,商務(wù)智能,出分析報(bào)告。
3、數(shù)據(jù)挖掘工程師:在多媒體、電商、搜索、社交等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)里做機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)和分析。
4、科學(xué)研究方向:在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機(jī)構(gòu)研究新算法效率改進(jìn)及未來應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)行業(yè)的崗位分布情況
大數(shù)據(jù)行業(yè)涉及的崗位職責(zé)多樣,下面我簡要介紹一些常見的崗位及其職責(zé):
1、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師:負(fù)責(zé)開發(fā)和維護(hù)大數(shù)據(jù)平臺和相關(guān)工具,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理流程,處理和管理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。
2、數(shù)據(jù)分析師:負(fù)責(zé)對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提取有價(jià)值的信息和洞察,并給出相應(yīng)的建議和決策支持。
3、數(shù)據(jù)挖掘工程師:使用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式、關(guān)聯(lián)規(guī)則和趨勢,以解決業(yè)務(wù)問題或提供預(yù)測性的信息。
4、數(shù)據(jù)架構(gòu)師:設(shè)計(jì)和規(guī)劃企業(yè)級數(shù)據(jù)架構(gòu),包括數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)流程、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)訪問等方面,以滿足業(yè)務(wù)需求和支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動的決策。
5、數(shù)據(jù)庫開發(fā)和管理:負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和維護(hù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、SQL開發(fā)、性能優(yōu)化、備份恢復(fù)等工作。
6、數(shù)據(jù)科學(xué)家:運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題,對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、預(yù)測、優(yōu)化和決策支持。
7、算法工程師:算法工程師負(fù)責(zé)開發(fā)和實(shí)現(xiàn)各種算法模型,以解決實(shí)際問題。他們需要深入理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求,設(shè)計(jì)并優(yōu)化算法,提取特征、選擇適當(dāng)?shù)乃惴P?,并進(jìn)行算法驗(yàn)證和調(diào)優(yōu)。算法工程師通常需要熟悉常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)挖掘算法等,并且需要具備編程和數(shù)學(xué)建模的能力。
8、AI工程師:AI工程師主要專注于人工智能的應(yīng)用開發(fā)和實(shí)現(xiàn)。他們需要將機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到實(shí)際場景中,構(gòu)建人工智能系統(tǒng)和解決方案。AI工程師需要具備扎實(shí)的編程技能,熟悉常見的深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、PyTorch等),并對數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和推理等步驟有較深入的了解。他們還需要不斷跟蹤最新的研究進(jìn)展和技術(shù)趨勢,將其應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中。
9、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理:負(fù)責(zé)從商業(yè)角度理解需求,定義和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù),進(jìn)行市場調(diào)研和競爭分析,并與開發(fā)團(tuán)隊(duì)合作實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品目標(biāo)。
10、數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理:管理和領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì),制定項(xiàng)目計(jì)劃和目標(biāo)。確定項(xiàng)目的范圍、需求和資源,并進(jìn)行任務(wù)分配和進(jìn)度監(jiān)控。協(xié)調(diào)不同團(tuán)隊(duì)之間的合作,確保項(xiàng)目按時(shí)交付且達(dá)到質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。與客戶溝通、協(xié)商和管理項(xiàng)目期望,并及時(shí)解決問題和風(fēng)險(xiǎn)。跟蹤并報(bào)告項(xiàng)目的進(jìn)展情況,包括成本控制、里程碑達(dá)成等。
11、數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案:負(fù)責(zé)與客戶合作,識別和理解其業(yè)務(wù)需求,并提供適合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案。設(shè)計(jì)和規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目,包括流程改進(jìn)、技術(shù)實(shí)施和數(shù)據(jù)集成。指導(dǎo)和支持團(tuán)隊(duì)進(jìn)行技術(shù)實(shí)施和系統(tǒng)集成,確保解決方案的成功交付。監(jiān)督項(xiàng)目的實(shí)施,包括資源調(diào)配、進(jìn)度跟蹤和風(fēng)險(xiǎn)管理。與客戶保持良好的溝通和合作,解答他們的問題、解決難題。
12、大數(shù)據(jù)銷售:負(fù)責(zé)尋找潛在客戶,并進(jìn)行市場調(diào)研和銷售策略制定。與客戶進(jìn)行商務(wù)談判和需求分析,推動銷售過程并達(dá)成銷售目標(biāo)。提供關(guān)于大數(shù)據(jù)解決方案的建議及技術(shù)支持,回答客戶對產(chǎn)品的疑問。撰寫和提交銷售報(bào)價(jià)、合同和建議書等文件。與內(nèi)部團(tuán)隊(duì)協(xié)作,包括技術(shù)團(tuán)隊(duì)、項(xiàng)目經(jīng)理等,確保項(xiàng)目的順利交付。
這些崗位的職責(zé)有重疊之處,也有各自的專業(yè)性。在實(shí)踐中,可能會有一些交叉和融合,需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和公司情況來定位和規(guī)劃相應(yīng)的職責(zé)。
文章標(biāo)題:大數(shù)據(jù)就業(yè)前景怎么樣 畢業(yè)后能干什么
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