大家好，关于大数据目前好学吗就业怎么样很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于为什么不建议学数据科学的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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大数据目前好学吗就业怎么样
谢谢邀请！
世界上没有难学的知识，只有难以教授的学生，心态决定状态，世上无难事以要肯攀登。
大数据是近几年比较热门的专业。目前，国家层面对大数据人才培养正在加速。教育部2016年2月公布新增数据科学与大数据技术专业。
计算机科学与技术（数据科学与大数据技术方向），本科四年制。主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。
毕业后可以从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。同时，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
就业前景
2019年12月10日，中国信通院发布的《大数据白皮书(2019)》显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示，预计到2020年，全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元，较2018年的预期水平增长约33.33%，较2016年的市场收入规模翻一倍。
大数据人才稀缺，根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
5月22日，智联招聘发布的2020年新基建产业人才发展报告预测，2020年底，信息基础设施产业核心技术人才的缺口将达到417万人。
报告称，2020年一季度，信息基础设施产业核心技术岗位中，缺口较大职位以软件开发类为主，包括Java开发工程师、软件工程师、Android开发工程师、高级软件工程师、IOS开发工程师、WEB前端开发、嵌入式软件开发、互联网软件工程师、系统架构设计师等，多为5G、大数据、人工智能等各领域的通用技术人才。
监测显示，一季度，信息基础设施产业下四大领域(大数据、人工智能、5G、工业互联网)各自招聘需求较高的职位，除软件开发等基础通用岗位外，大数据领域对数据库开发工程师、网络与信息安全工程师的需求较高；人工智能需要大量算法工程师人才；通信研发工程师、通信技术工程师、无线/射频通信工程师等是5G产业的核心岗位；ERP实施顾问则是工业互联网领域招聘最多的技术人才。
就业方向
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
推荐院校
根据全国高校学科评估结果，此处仅推荐B级以上高校——
A+类高校：北京大学、清华大学、浙江大学、国防科技大学
A类高校：北京航空航天大学、北京邮电大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学、华中科技大学、电子科技大学
A-类高校：北京交通大学、北京理工大学、东北大学、吉林大学、同济大学、中国科学技术大学、武汉大学、中南大学、西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学、解放军信息工程大学
了解了大数据行业和大数据专业后，对于考生填报热门专业时，需要注意以下几点：
1.报考热门专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考时是冷门，但行业需求大，就业率更高。
2.选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。
3.志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线大学的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。
4.最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。
5.考生报考时要注意，有的高校大数据专业是按大类招生，即按计算机大类，且只招理科生。
我的回答希望对你有所帮助，祝你好运！
随着高考的临近，家长们越来越关注志愿填报的相关信息，毕竟在学习上帮不了孩子太多，但为孩子搜集、整理志愿信息绝对是家长功劳最大的一件事。
近期「教育资讯源」陆续推出选大学选专业的有关的一些文章，希望能在志愿填报的路上助您一臂之力！敬请点击关注！
大数据时代真的好吗你怎么看待大数据对人的影响
大数据，是发现规律、检验规律的客观事实。对社会的影响，主要取决于使用大数据的目的，用于造福社会，其影响就好，反之，其影响就不好。
人工智能与大数据专业怎么样
接楼上刘老师的回答，这确实是个不错的问题。随着近几年人工智能技术和大数据技术的发展，大数据和人工智能在各行各业的落地应用变多，人才需求也变得越来越大，这两个词也逐渐被大众熟知。作为大数据与人工智能领域的一名从业者，下面我分享下我对这两个专业的一些看法。
人工智能专业和大数据专业分别是什么？1、人工智能专业：
人工智能专业：以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉
这里引用百度百科中的解释，个人感觉说的还是比较全面的。其中几个关键词为机器学习，深度学习、自然语言处理、语音处理、视觉智能，这几个关键词大概覆盖了目前人工智能方向的核心理论和核心应用。其实本阶段的人工智能的核心就是基于机器学习和深度学习的理论，研究自然语言（小冰机器人）、语音（讯飞翻译）、视觉（无人价值、人脸识别）三大大类方向的智能应用。
2、大数据专业
大数据专业在某些学校开设的可能叫数据科学与大数据技术专业，其培养目标为：
旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
目前的大数据专业大概可能氛围三个大的方向：
大数据开发方向;所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；数据挖掘、数据分析和机器学习方向;所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；大数据开发可能涉及到如各种云平台（阿里云、腾讯云、华为云）、大数据系统（大数据中台）等的开发；数据挖掘、分析和机器学习方向，主要对大数据进行分析，如广告推荐、视频推荐等等；大数据运维主要是保障大数据平台的稳定和可靠。
这两个专业的前景是怎样的？两个专业作为近年来的热门专业，肯定是有一定理由的。国家推广、商业应用前景大可能是这两个专业比较火爆的原因之一。
1、“新基建”浪潮，大数据中心、人工智能
最近国家提出“新基建”的七大领域：特高压、新能源汽车充电桩、5G基站建设、大数据中心、人工智能、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通。其中人工智能和大数据中心都名列其中，可见国家对这两个方向的重视程度。
另外像人工智能技术，早就被国家定义为全民都应该掌握的技术，也是未来有可能超过美国的一个点。
所以从国家层面，这两个专业都是国家未来要着重发展的方向。
2、高实用性、各行业信息化、智能化转变的需要
数据是数字经济的命脉
随着移动互联网和智能终端的普及，基于信息技术的人类日常生产生活繁衍出诸多数据。这些数据成为社会生产者和消费者的行为分析最有效的依据。从信息经济向数字经济转变的过程，就是从人工知识到大数据驱动学习迈进的过程。
数据爆炸时代，将数据科学简单定义就是“从数据中提取有用知识的一系列技能和技术”。为“浩如烟海”的数据提供全强大的计算方式，进行数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘、实现数据价值的“精纯度”，正是大数据专业所要培养的技术核心所在。
我感觉在未来，大数据技术可能是每个行业必备的。而数据也将成为未来企业的巨大的竞争力，谁掌握了数据，谁就更具备优势。
两个专业的关系和关于专业选择的一些建议大数据智能是人工智能最基础的方向之一，必将推动新一代人工智能的发展。数据科学和大数据，通过建立驱动数据和知识引导的智能计算平台和方法，从数据样本中提取知识构建模型。形成从数据到知识，从知识到智慧的人工智能的进阶之路。因此数据是实现智能的基础，两个专业有所交叉，又各有特色。
一些建议：
从目前各高校开设这两个专业的情况来看，这两个专业还是属于计算机专业的分支，即使成立的单独的学院，师资力量也不一定雄厚。所以，如果国内牛校的计算机专业也不影响具体内容的学习，而计算机专业可能师资和培养计划会更加完善。目前计算机相关的各专业其实都在往这两个专业方向靠近，比如数据库、计算机软件、操作系统等等，都会有大数据-人工智能在本方向的一个更细分的应用作为结合，所以不是说只有读这两个专业才会进这两个专业对应的岗位，夯实基础、学好技能才是最重要的。回答终于回归到专业领域，哈哈！如果有其他问题也可以关注我或者想我提问！
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为什么感觉大数据很难，但还有很多人学
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，从大的发展趋势来看，未来大数据的应用前景还是非常广阔的，随着越来越多的企业纷纷实现业务云端化，大数据的应用场景在不断增加，所以未来大数据领域的人才需求量也会持续攀升，不仅IT（互联网）行业需要大量的大数据人才，传统行业也需要大数据人才，所以当前不论是学生还是职场人，学习大数据技术都是有一定必要的。
大数据之所以受到广泛的关注，除了大数据领域有更多的就业机会之外，还有以下三方面原因：
第一：大数据自身的价值空间比较大。大数据之所以能够受到广泛的关注，一个重要的原因是大数据自身的价值空间非常大，基于大数据可以打造出大量的产业生态，所以大数据本身的带动效应会非常明显。在互联网逐渐从消费端向产业端过渡的过程中，互联网的巨大价值必然会需要一个承载体，而大数据很有可能会承担这个角色。
第二：大数据领域的创新、创业机会比较多。当前大数据领域的创新、创业机会还是比较多的，随着大数据被列入到“新基建计划”，未来大数据领域将汇集大量的社会资源，这也会全面促进大数据的发展。
第三：大数据与物联网、人工智能等技术关系紧密。大数据是物联网发展的必然产物，同时大数据也是人工智能的重要基础，所以在5G时代和工业互联网时代，大数据的地位将进一步得到巩固和发展。
虽然大数据技术有一定的难度，但是大数据的学习切入点也很多，初学者可以根据自身的知识结构来选择学习方向，对于职场人来说，也可以结合自身的岗位需要来制定大数据学习计划。从大数据的技术体系结构来看，当前可以按照三个大的方向来制定学习计划，分别是大数据开发、大数据分析和大数据运维。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
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