大數據是學的什么 做大數據有點迷茫，具體應該往那個方向發展？

做大數據有點迷茫，具體應該往那個方向發展？這是一個非常好的問題，也是許多大數據初學者或大數據從業者面臨的問題之一。作為一名科技工作者，讓我來回答。首先，從大數據本身的發展前景來看，未來大數據的價值空間

做大數據有點迷茫，具體應該往那個方向發展？

這是一個非常好的問題，也是許多大數據初學者或大數據從業者面臨的問題之一。作為一名科技工作者，讓我來回答。

首先，從大數據本身的發展前景來看，未來大數據的價值空間會越來越大。在工業互聯網的推動下，大數據將廣泛應用于傳統產業。因此，企業家和專業人士進入大數據領域會有很多機會，這是沒有問題的。此外，大數據也是新基礎設施規劃的重要內容之一，必將進一步推動更多行業資源和社會資源向大數據領域集聚。

從目前大數據領域的崗位分工來看，大數據分析、大數據開發和大數據運維是三個共同的方向。這三個方向的發展前景都比較廣闊。目前大數據開發崗位對人才的需求量比較大，崗位附加值比較高。從近年來研究生在大數據方向的就業情況來看，畢業生逐漸開始從算法類崗位轉向開發類崗位。一方面，算法類崗位相對較少，另一方面，開發類崗位的工資與算法類崗位基本持平。

從大數據本身的發展趨勢來看，隨著大數據技術體系的逐步成熟，大數據正從技術研發走向行業應用。更多的研發工作將集中在如何為傳統產業實現大數據。因此，在大數據領域，我們可以關注如何在行業應用領域進行創新。

行業應用領域創新的技術門檻較低，在技術實施上可以基于大數據平臺開發多種模式。但是，產業創新對從業者的行業知識要求很高，而從業者應該具有較強的行業認知能力，這往往需要技術人員與行業專家合作，這一點非常重要。

最后，在大數據發展領域，必須關注技術發展趨勢和社會發展趨勢。我們不僅要致力于研究，還要注意與技術專家和行業專家的溝通。

大數據畢業都是做什么工作好？

作為一名it從業者和教育家，讓我來回答這個問題。

首先，目前大數據領域的人才缺口比較大。隨著工業互聯網的發展，不僅it（互聯網）行業，傳統行業也將出現大量的大數據工作。從這個角度看，大數據專業的就業前景還是非常廣闊的。

目前大數據領域的技術崗位主要集中在大數據開發、大數據分析、大數據運維等領域。從近兩年大數據領域的人才需求來看，大數據發展領域的人才需求相對較大。隨著大型科技（互聯網）公司在大數據平臺領域的發展，未來在大數據領域發展的人才數量不斷增加，需求量將進一步上升。

大數據開發工作可以簡單地分為平臺開發和應用程序開發。大數據平臺開發對開發者的要求比較高，從業者需要有較強的研發能力。目前，很多研究生都愿意從事大數據平臺開發工作。與大數據平臺開發崗位相比，大數據應用開發崗位對人才的需求也非常大。隨著大數據平臺的實施，行業內將會有大量的大數據應用開發需求。對于本科生來說，更適合從事大數據應用開發。

最后，無論是從事大數據開發的崗位，還是從事大數據運維和大數據分析的崗位，這些崗位對從業者的要求都比較高，尤其注重動手能力的培養。因此，大數據專業的學生一方面要盡可能豐富自己的知識結構，另一方面也要注重動手能力的培養。

本科是數據科學與大數據技術專業，考研選什么專業比較好？

本科是數據科學和大數據專業。攻讀研究生時，可以繼續選擇大數據或人工智能相關方向。目前基于大數據和人工智能相關技術的細分方向較多，選擇空間也比較大。

大數據專業的本科生上研究生時應該把重點放在計算機相關專業上，因為大數據和人工智能領域創新人才的培養一直是以計算機相關專業的研究生教育為基礎的。不同的大學在資源整合上有不同的特點，具體的方向也會有所不同。有的將面向金融領域，有的將面向醫學領域，而有的大學將側重于工業生產領域等等。當然，隨著高校大數據相關專業的設立，選擇大數據專業也是一個理想的選擇。

在研究生階段，在從事大數據方向的研究時，更應該關注具體的研究方向，因為大數據本身的核心需求是“數據價值”，而數據價值需要通過數據應用來體現，所以大數據本身并不是最終目的，大數據的應用才是最終目的目標。從目前的發展趨勢來看，人工智能領域是大數據技術的重要應用出口，因此我們可以關注大數據的發展方向。

目前，機器學習是人工智能與大數據最密切相關的方向之一。因為機器學習也是大數據分析的兩種常用方式之一，很多大數據專業的本科生對機器學習并不陌生，通過機器學習進入人工智能領域會更加順利。機器學習是人工智能六大研究方向之一，也是打開人工智能領域的關鍵。有許多基于機器學習的主題。