回答這個問題，首先要了解一下大資料以及趨勢和就業前景！

一、大資料定義

大資料是一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。

大資料技術的戰略意義不在於掌握龐大的資料資訊，而在於對這些含有意義的資料進行專業化處理。換而言之，如果把大資料比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對資料的“加工能力”，透過“加工”實現資料的“增值”。

從技術上看，大資料與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘。但它必須依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大資料（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大資料（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化資料和半結構化資料，這些資料在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大資料分析常和雲計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、資料探勘、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲計算平臺、網際網路和可擴充套件的儲存系統。

二、大資料意義

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，資訊流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大資料就是這個高科技時代的產物。

有人把資料比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大資料並不在“大”，而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模資料是贏得競爭的關鍵。

大資料的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大資料進行精準營銷；

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大資料做服務轉型；

（3）面臨網際網路壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值。

不過，“大資料”在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量資料中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的瞭解。”這確實是需要警惕的。

在這個快速發展的智慧硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋範圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關資料和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，透過結合大資料和高效能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生：

（1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

（2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

（3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

（4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠資訊。

（5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

三、大資料趨勢

趨勢一：資料的資源化

何為資源化，是指大資料成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大資料營銷戰略計劃，搶佔市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大資料離不開雲處理，雲處理為大資料提供了彈性可拓展的基礎裝置，是產生大資料的平臺之一。自2013年開始，大資料技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關係將更為密切。除此之外，物聯網、移動網際網路等新興計算形態，也將一齊助力大資料革命，讓大資料營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大資料的快速發展，就像計算機和網際網路一樣，大資料很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的資料探勘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變資料世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

趨勢四：資料科學和資料聯盟的成立

未來，資料科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的資料科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於資料這個基礎平臺，也將建立起跨領域的資料共享平臺，之後，資料共享將擴充套件到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

趨勢五：資料洩露氾濫

未來幾年資料洩露事件的增長率也許會達到100%，除非資料在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨資料攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設定首席資訊保安官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶資料，所有資料在建立之初便需要獲得安全保障，而並非在資料儲存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。

趨勢六：資料管理成為核心競爭力

資料管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當“資料資產是企業核心資產”的概念深入人心之後，企業對於資料管理便有了更清晰的界定，將資料管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用資料資產，成為企業資料管理的核心。資料資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關；此外，對於具有網際網路思維的企業而言，資料資產競爭力所佔比重為36.8%，資料資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。

趨勢七：資料質量是BI（商業智慧）成功的關鍵

採用自助式商業智慧工具進行大資料處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多資料來源會帶來大量低質量資料。想要成功，企業需要理解原始資料與資料分析之間的差距，從而消除低質量資料並透過BI獲得更佳決策。

趨勢八：資料生態系統複合化程度加強

大資料的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端裝置提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、資料服務使能者、資料服務提供商、觸點服務、資料服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套資料生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分；系統機制的調整，也就是商業模式的創新；系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得資料生態系統複合化程度逐漸增強。

四、大資料專業的就業前景分析

1.市場不飽和， 專業人才稀缺

據國內權威資料統計，未來五年，中國資訊化人才總需求量高達1500萬— 2000萬人。以大資料分析為例，中國大資料人才需求以每年遞增20%的速度增長，每年新增需求近百萬。

2.就業方向多樣化

針對大量消費者提供產品或服務的企業需要利用大資料進行精準營銷；小企業可以利用大資料做服務轉型；傳統企業可以利用大資料進行最佳化。就業選擇不被限制，可以挑選自己感興趣的行業。

3.專攻方面多樣化

大資料主要的三大就業方向：大資料系統研發類人才、大資料應用開發類人才和大資料分析類人才。

十大職位：一、ETL研發；二、Hadoop開發；三、視覺化（前端展現）工具開發；四、資訊架構開發；五、資料倉庫研究；六、OLAP開發；七、資料科學研究；八、資料預測（資料探勘）分析；九、企業資料管理；十、資料安全研究。

4.薪酬普遍偏高

市場經濟高速發展的今天，大資料行業以其超強的發展勢頭，成為目前最具前景的高薪行業之一，大資料分析、大叔就開發等大資料人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。根據有關資料顯示，大資料行業是目前平均收入最高的行業，其從業人員平均年薪已逾十萬元，有經驗的大資料工程師平均年薪一般在12萬元以上。

5.職業生涯長

大資料工程師是通用型人才，不受行業限制，自身經驗越豐富，自我價值也就越高。能最大限度的提高自我價值從而規避職業風險。

6.晉升空間大

大資料人才屬於稀缺型人才，並且該型別偏重於技術管理，上升空間很大，既能做到技術崗位的一把手，也能轉型為管理崗位。

希望以上回答能給你帶來幫助！

選擇專業首先應該考慮的個人興趣，如果對資料分析，人工智慧相關領域感興趣，大資料專業是一個不錯的選擇，可以幫助掌握很多基礎的知識和技能。

我之前也說了，看你自己的個人愛好。對於學習來說，並不是這個專業就適合你自己的，你這個根據自身的情況去確定一下這個專業是否對你有好處，而並不是看未來的發展前途這塊。所以說在學習的時候一定要考慮好專業性，自己喜歡就行，沒必要給未來畫上一個問號。建議找一個女朋友。

據調查，大學學的專業和就業的對口率不足20%，讀哪個專業無所謂，和你將來要從事的工作有關，你想過以後你要從事什麼樣的工作嗎？喜歡技術還是營銷呢，社會是最值得讀的大學

關於這個問題還是說說我的看法，希望有個參考！

首先，專業有沒有前途並不是以現在和過去來看，而是看未來的發展和機遇。

其次呢，大學並不只是為了這一個專業去上，應該是從思維、認知的角度以及這個學校的文化去考慮。

然後還是一個利益驅動的問題：專業沒有有前途單純從利益的角度出發去考慮上大學，等於壓上自己的四年去賭，總覺得風險太發，大資料現在是很好，但是物以稀為貴，過幾年的市場會不會飽和是個問題。

最後吧，個人經驗，專業只是一個走完大學的明面目標，喜歡呢，就可以好好上，不喜歡呢，可以在大學規劃好自己的方向，並自己努力，加油！