最近幾年，大資料這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等網際網路公司的戰略規劃中，在我國國務院和其他國家的政府報告中多次提及大資料，大資料無疑成為當今網際網路世界中的新寵兒。

　　“馬雲的無人超市”，“看李彥宏如何談AI”等新聞熱點，都展示出了人工智慧的快速發展，人工智慧突飛猛進的進展是這些年來大資料發展的結果。

　　那麼學大資料怎麼樣呢？

　　一、大資料就業前景

　　《大資料人才報告》指出,目前全國的大資料人才僅46萬,未來3-5年內將會出現高達150萬的大資料人才的缺口。

　　《2016年中國網際網路最熱職位人才報告》顯示，當下中國網際網路行業需求最多的六類人才職位為研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和資料分析。其中需求量最大的是研發工程師，而最為稀缺的是資料分析人才。領英報告表明，高度稀缺的是資料分析人才，其供給指數最低，僅為0.05，。並且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

　　根據中國商業聯合會資料分析專業委員會統計，未來中國基礎性資料分析人才缺口將高達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才。

　　二、大資料就業方向

　　1. Hadoop大資料開發方向

　　市場需求旺盛，大資料培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

　　對應崗位：大資料開發工程師、爬蟲工程師、資料分析師 等

　　2. 資料探勘、資料分析&機器學習方向

　　學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

　　對應崗位：資料科學家、資料探勘工程師、機器學習工程師等

　　3. 大資料運維&雲計算方向

　　市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

　　對應崗位：大資料運維工程師

　　三、就業薪資（具體資料從網路搜尋）

　　1.資料分析師：北京資料分析平均工資： 10630/月，取自 15526 份樣本，較 2016 年，增長 9.4%。

　　2.大資料開發工程師：北京大資料開發平均工資： 30230/月。

　　3.Hadoop開發工程師：北京hadoop平均工資： 20130/月，取自 1734 份樣本。

　　4.資料探勘工程師：北京資料探勘平均工資： 21740/月，取自 3449 份樣本，較 2016 年，增長 20.3%；

　　5.演算法工程師：北京演算法工程師平均工資： 22640/月，取自 10176 份樣本。

首先我們要了解Java語言和Linux作業系統，這兩個是學習大資料的基礎，學習的順序不分前後

Java ：只要瞭解一些基礎即可，做大資料不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大資料基礎。

Linux：因為大資料相關軟體都是在Linux上執行的，所以Linux要學習的紮實一些，學好Linux對你快速掌握大資料相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大資料軟體的執行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂指令碼這樣能更容易理解和配置大資料叢集。還能讓你對以後新出的大資料技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大資料處理平臺幾乎已經成為大資料的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡面包括幾個元件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是儲存資料的地方就像我們電腦的硬碟一樣檔案都儲存在這個上面，MapReduce是對資料進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的資料只要給它時間它就能把資料跑完，但是時間可能不是很快所以它叫資料的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的資訊，這些資訊比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大資料的處理了，接下來學習學習小資料的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，執行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，建立資料庫。這裡主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql裡的資料匯入到Hadoop裡的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql資料表匯出成檔案再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大資料變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程式。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark指令碼，還能檢查你的程式是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程式，最重要的是還能幫你配置任務的。

大資料前景當然很好，按照馬雲的說法，大資料在人工智慧時代即第四次工業革命時代，相當於現在石油的重要性。誰掌握了大資料，誰就掌握了未來社會發展的命脈。

至於好不好學，看個人稟賦。不同的學習內容，對每個人來說難易程度是不一祥的。大資料是客觀的存在，學習大資料，主要學習對大資料的分析和利用，就像石油是客觀存在，如何利用石油卻要涉及方方面面的知識一樣。學習利用大資料的基礎是統計學知識，如果對數學分析和統計有興趣，大資料基礎知識還是好學的。當然，隨著學習的深入，需要涉及的知識體系也會越來越多，需要付出更大努力才好。

大資料是未來的發展方向之一，比如目前很火的人工智慧，需要大資料作為支援，人工智慧需要依賴大資料平臺和技術來幫助完成深度學習進化。此外，隨著資訊產業的迅猛發展，大資料應用逐漸落地，行業人才需求量也在逐年擴大。大資料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成為市場緊缺型人才，薪資水平也水漲船高。大資料人才需要一定的技術性，高校培養出來的人才和企業所需的人才嚴重不符，導致大資料人才奇缺，因此一個熟練的大資料技術工程師，很受用人單位的重視。大資料的未來發展前景還是很值的期待的。從市場人才需求來看，大資料行業人才缺口大，從業者相對較少，企業對人才求賢若渴，所以，就業機會還是比較多的，越早進入行業優勢也越大。從行業薪資來看，大資料也是IT行業中比較高薪的職業之一，2018年一線城市大資料開發人才月薪資15-20k，根據某招聘網站資料，2019年上半年AI&大資料領域後端開發人員企業平均月薪29k+。

大資料行業提供的崗位也是比較豐富的，從就業方向來看，大致有：大資料開發、系統平臺研發和大資料分析。你所提到的大資料工程師也是其中一個崗位，屬於大資料開發方向的，這個崗位也是大資料行業人才需求較大的。除了大資料工程師，當然還有很多大資料工作的崗位，如：大資料架構師、大資料運維、大資料倉庫管理、大資料分析師、ETL工程師等。

報班學習大資料好不好就業，還是要看個人的學習效果的。一方面是個人的努力程度，是否能夠拿出十足的勁頭來學習大資料，而且還要有毅力堅持學完；另一方面也要看機構的教學實力，比如師資力量、教學的硬體設施（真實叢集伺服器）、機構的就業指導能力等等。這其中，個人的努力至關重要，機構的選擇也很重要，

大資料好不好學，要先明白為什麼會有大資料？大資料要學習什麼技術？

大資料的特點1， 資料容量大（Volume）。從TB級別，躍升到PB級別。2， 資料型別繁多（Variety）。相對於以往便於儲存的以文字為主的結構化資料，非結構化資料越來越多，包括網路日誌、音訊、影片、圖片、地理位置資訊等。3， 商業價值高（Value）。客戶群體細分，提供定製化服務；發掘新的需求同時提高投資的回報率；降低服務成本。4， 處理速度快（Velocity）。這是大資料區分於傳統資料探勘的最顯著特徵。根據IDC的“數字宇宙”的報告，預計到2020年，全球資料使用量將達到35.2ZB。在如此海量的資料面前，處理資料的效率就是企業的生命。大資料要學習什麼技術呢？

首先，程式設計基礎一定要有的。沒有程式設計基礎的，可以從javase或python學起，先入門程式設計世界，學會程式設計思維。可以從javase學起，瞭解面向物件程式設計。

其次，真正有程式設計基礎以後，就可以去學習hadoop生態了。

最後，在工作種實踐。因為每個公司使用的技術是不一樣的，所以具體說學習什麼技術是不準確的。一般都是根據工作中要使用什麼就去學習什麼，當然程式設計師一定要主動學習新的技術，才能保持自身的競爭力。

Hadoop生態都包括些什麼？

一張圖大概能說明現在大資料常用的技術。對Hadoop生態的hdfs、zookeeper和yarn原理一定要深入理解，這是分散式檔案和計算系統的基礎關鍵。

對資料庫技術掌握，傳統關係型資料庫mysql、postgres和oracle，掌握熟練使用sql語句，相對來說sql還是很容易上手的。

對NOSQL資料庫，一定要會熟練用，可以使用程式碼進行相應的開發。如Hbase、Hive和記憶體快取資料庫Redis。

對離線計算的Mapreduce和實時計算的Spark要熟悉。Mapreduce離線計算適合做ETL對一些日誌之類的資料進行離線分析。Spark是基於記憶體計算的，速度快，SparkStreaming適合做實時計算處理。現在Flink也越來越火，越來越重要，學習Flink也是有必要的。

寫在最後

大資料涉及的技術比較多，所以一定要保持時刻學習。

比如說我從java和傳統關係型資料庫開始，到學習hadoop生態hdfs、yarn、mapreduce、hive、hbase這些技術；之後學習scala、spark、redis、kafka、oozie、flume，elasticsearch；再之後現在學習flink和python。

總之，程式設計師這行，要時刻保持學習狀態，要跟得上技術的更新。這些只是簡單的一個方向，大資料包括大資料開發，大資料分析和資料倉庫開發。現在大資料細分很多職位，每個職位對技術要求有一定區別的，但大都殊途同歸，多學習點技術是沒錯的。

作為一名IT從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，大資料技術經過多年的發展，已經形成了一個龐大且完整的知識體系，對於初學者來說，可以根據自身的知識基礎和能力特點來選擇學習的切入點，而不同的切入點也可以向不同的方向發展。

對於沒有基礎的初學者來說，可以按照以下幾個步驟來學習大資料技術：

第一：程式語言基礎。程式語言是學習大資料技術的一個重要基礎，未來不論是向大資料開發方向發展，還是向大資料分析、大資料運維等方向發展，都需要具有一個紮實的程式設計基礎。當前Python語言在大資料領域有比較廣泛的應用，而且Python語言也比較容易掌握，所以從Python語言開始學起就是不錯的選擇。對於初學者來說，即使沒有任何計算機基礎知識，Python語言也是完全可以透過自學來掌握的。

第二：大資料平臺基礎。大資料平臺是學習大資料技術的重點，大資料平臺能夠提供各種大資料技術服務，不論是大資料開發（應用）還是大資料分析，通常都需要藉助於大資料平臺來完成。初學者可以從開源的大資料平臺開始學起，比如從Hadoop、Spark開始學起就是不錯的選擇，而學習大資料平臺一定要重視實驗。這部分內容比較多，所以學習週期也會相對比較長，初學者如果能夠得到專業人士的指導，會明顯提升學習效率。

第三：機器學習基礎。機器學習是大資料技術體系中的重要一環，作為大資料分析的兩種常見方式之一，機器學習在當前的大資料領域也有非常普遍的應用。學習機器學習的過程不僅能夠加深對於大資料的認知能力，同時也會為後續的學習和實踐奠定一個紮實的基礎。學習機器學習知識需要具備一定的數學基礎，包括高等數學、線性代數和機率論。

網際網路行業前景可期！

大資料專業許多大公司都在發展，前景不錯。例如馬雲大資料，從淘寶後臺資料就可以知道每個省份喜歡購買什麼，每個人的購買特點。

你是否發展，你在淘寶搜尋某一件商品，瀏覽幾次。當你下次再次進入淘寶時，它會為你推薦該類商品！這就是大資料！

比較狹義的來定義一下大資料，在商人眼中大資料就是商機！

大資料專業是一門實踐性很強的新興交叉學科，以大資料分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次研究、應用需求的高階人才。

大資料專業畢業生可以勝任大資料技術開發與應用，大資料運維和雲計算等工作，可以去大型網際網路公司就業，做前、後端開發、資料分析師、機器學習演算法工程師，App開發、智慧遊戲設計與開發、資料科學家等。

也可以進入各行各業，在銀行、電信、電力、交通等企事業單位，政府、資訊產業及其他國民經濟部門，甚至醫療系統、媒體等單位，依託具體業務，從事大資料分析、大資料應用開發、大資料系統研發、資料視覺化等相關工作。畢竟大資料作為一門技術，為具體行業的決策服務。

學大資料專業畢業去向哪裡，就業發展怎麼樣？

https://www.toutiao.com/i6761968944136847880/

大資料作為時下火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的資料開發、資料倉庫、資料安全、資料分析、資料探勘等等圍繞大資料的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大資料時代的來臨，大資料開發也應運而生。

2018年一線城市大資料開發崗位年薪30W起，與人工智慧、雲計算以及電商、旅遊、物流等行業的對接將更加深入，發展方向也更加廣泛。

大資料開發其實分兩種，第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程式，第二類是對大資料處理系統本身進行開發。第一類工作感覺更適用於data analyst這種職位吧，而且現在Hive Spark-SQL這種系統也提供SQL的介面。第二類工作的話通常才大公司裡才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。

大資料開發學習路線如下：

階段一：Linux&Hadoop生態體系基礎知識、原理

Linux體系、Python程式語言核心用法、Hadoop離線計算原理、分散式資料庫Hbase、資料倉庫Hive、Flume分散式日誌採集、zookeeper全域性分散式鎖、kafka分散式釋出-訂閱訊息系統、spark分散式計算框架。

階段二：分散式計算框架和Spark&Strom/flink生態體系

（1）分散式計算框架最佳化與實戰

Scala程式語言核心用法、Spark（sql、shell）大資料處理、Spark—Streaming大資料處理、Spark—Mlib機器學習）大資料處理、Spark—Streaming大資料處理、Spark—Mlib機器學習、hive數倉實戰、hbase實戰。

實戰一：資料採集業務 + flume

實戰二：kafka + sparkstreaming實時資料處理

實戰三：推薦系統（完整流程）+ 工程

（2）Storm/flink技術架構體系

Storm/flink原理、基礎、調優 訊息佇列kafka、Redis工具、zookeeper詳解

實戰一：LogServer

實戰二：storm/flink + zookeeper

實戰三：hbase+zookeeper

階段三、資料探勘與機器學習

結巴+隱馬爾科夫、維特比演算法+userCF、spark實現userCF+itemCF+LR+商品預測、決策樹+隨機森林+GBDT、支援向量機SVM、神經網路與深度學習、word2vec + lstm、als演算法、kmeans + spark應用 + 交叉特徵、貝葉斯 + 新聞分類 + saprk應用。

所以，前景非常好，也是未來很火的崗位，至於好不好學，你品，你仔細的品。

大資料相對其他程式設計學科難度大一些，需要一些Java程式設計基礎，如果0基礎報班培訓，學習能力還可以的話也是沒問題的

任何東西學習起來都是有難易程度的。每個專業都有自己的特點，學起來難與不難取決於教學的老師是否專業，經驗足夠，個人的學習情況等等因素。

大資料大多數技術都是JAVA寫的，所以前期一般會先學JAVA，在慢慢加深大資料內容，如果你是本專業出身的，當然上手更容易一些，如果是小白那種，多花些精力和時間，跟上老師的課程，是不會差太多的。

在這裡，對於學習大資料，我們也有幾點學習建議：

1.重點掌握大資料體系的架構和原理，比如：分散式儲存和計算的思想

2.大資料框架的體系，比如：hadoop，spark等等

3.專案實戰，企業更加看重有經驗的人，所以，有機會一定要多動手做專案

只要有信心，加上堅持，跟上老師的腳步，學好大資料不是什麼難事。

如果你是零基礎的話 其實自己學習會不知道從哪裡開始 自己學有點無從下手 我建議你報一個培訓班 最好是那種小班制面授的 我有個弟弟就是在杭州華信智原學的 他們就是面授 還會從基礎開始教 學的很清楚 畢業之後還會包就業 現在每個月7000 8000的樣子 很滿意

大資料專業範圍很廣泛，如果想要精通的話，沒有本科生或者研究生學歷，很難學精，如果只是掌握一些基本知識，有基礎就相對好學一些的，沒有基礎可以先自學看一些基礎影片或者去好程式設計師學Java課程學完去學大資料課程，只要認真學就行，畢竟現在市場需求還是可以的.

1 不清楚您是學生還是已經工作想轉型

2 如果是學生，我不清楚現在學校是否開了這個專業，大資料從業人員中，能力參差不齊，需要有較多的實踐經驗。

3 建議一定要先把關係型資料庫玩熟，畢竟這個還是主流

4 我們選人時，首選計算機科班出身的，地子厚，走得更遠

大資料專業好學嗎？會很難嗎？很多進入大資料行業的學生經常問這樣的問題，大資料學習屬於邏輯思維，對於學生來說沒有基礎是一門比較難的課程，但只有找到自己的學習方式，才能實現自己的大資料夢想。

大資料培訓課程不難學好。主要是尋找一種獨特的學習方式，減少學習困難，提高學習效率。

一、二類學生在大資料培訓課程中的應用

1。基本的學生

學生一般計算機專業或專業技能都很高，擁有大資料基礎的學習課程，學習大資料相對容易。計算機專業有一定的程式設計基礎，進入學校時將透過基礎考試。大資料很難培養入學考試嗎？事實上，基本的程式設計能力測試，考試通過後可以直接研究大資料培訓課程，學習週期和學習成本也會相應降低；雖然沒有統計專業的學生java基礎，但是基於統計學的大資料是一個專業性強的邏輯思維，專業的統計計算，對學生的公式資料更容易理解。

2。零基礎學員

零基礎學生真的是大資料。這個行業沒有專業背景，沒有程式設計基礎。為了實現大資料的夢想，我們需要找到一種合適的學習方式來實現自己的價值。零基礎的學生，我們應該選擇零基礎課程開始學習，並開始從java程式設計基礎的學習。對於這樣一個沒有專業背景的學生，還是建議找一個離線培訓班，自學和網路為重點的學生，面對大量的學習材料和短期課程講座，你會感到失落。

二、面對面教學可以降低學習資料的難度。

無論是基於零的學生還是真的希望學生進一步大資料培訓課程都是比較純粹的知識，建議面授教學模式的選擇線。

1。導師。一個好的家教是成功的一半。一個好老師對每個學生都很重要，對大資料的學生來說更重要。零基礎學生進入大資料培訓課程，導師對課程理論體系進行規劃和解釋，使學生對知識的理解更加透徹，進入相對容易，從而降低了學生學習大資料的難度。

2。純課堂教學。很多線下訓練就是他在培訓線下，其實不是真正的面授教學，是全國性的電視教學學校，在大螢幕上看老師沒有互動，班上學生浪費時間和金錢在訓練這條線，沒有道理。根據魔術為線訓練我們班的一員，是純粹的面對面教學，講師和助教一對一輔導，並定期檢查階段，方便助理學習者和導師的學習狀態；全日制脫產式教學模式，學生學到更多的知識連貫教學牢牢地掌握學生的進步，學生的生活保障，避免線，快餐式的教學，學生學會學習的價值。

三。實際專案操作提高了大資料學習的效率

大資料培訓課程要學好，大資料實戰專案不能。大資料產業需要對實際專案進行實時操作，培養學生動手能力，培養團隊合作能力，提前熟悉企業的工作流程。大資料專案不僅要選擇真實的商業案例，也需要新的魔術根據實際專案，每年定期購買最新的國內外大型商業專案，與大資料實驗室的專案實踐，培養學生的大資料人才的社會和企業的需求，透過企業的青睞和重用。

雖然大資料培訓課程不是很簡單，但只有找到合適的學習方法和方法，所有的困難才會減少。如果你想進入大資料的培訓課程，你還需要查閱專業魔術。

中國大資料產業進展顯著

過去幾年，大資料理念已經深入人心，“用資料說話”已經成為所有人的共識，資料也成了堪比石油、黃金、鑽石的戰略資源。五年來，中國大資料產業政策日漸完善，技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。

1、在政策方面，中國從中央到地方的大資料政策體系已經基本完善，目前已經進入落地實施階段。自從2014年“大資料”這個詞寫入政府工作報告以來，中國大資料發展的政策環境掀開了全新的篇章。在頂層設計上，國務院《促進大資料發展行動綱要》對政務資料共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務資訊資源共享管理暫行辦法》《大資料產業發展規劃(2016-2020)》等檔案也都已經出臺。十九大報告中提出“推動大資料與實體經濟深度融合”，“十三五”規劃中提出“實施國家大資料戰略”。

衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出臺了領域大資料發展的具體政策。截至2019年初，所有省級行政區都發布了大資料相關的發展規劃，十幾個省市設立了大資料管理局，8個國家大資料綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說，大資料的政策體系已經基本搭建完成，目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。

2、在技術方面，中國大資料技術發展屬於“全球第一梯隊”，但中國產核心技術能力嚴重不足。中國獨有的大體量應用場景和多型別實踐模式，促進了大資料領域技術創新速度和能力水平，處於國際領先地位。在技術全面性上，中國平臺類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究;

在應用規模方面，中國已經完成大資料領域的最大叢集公開能力測試，達到了萬臺節點;在效率能力方面，中國大資料產品在國際大資料技術能力競爭平臺上也取得了前幾名的好成績;在智慧財產權方面，2018年中國大資料領域專利公開量約佔全球的40%，位居世界第二。但中國大資料技術大部分為基於國外開源產品的二次改造，核心技術能力亟待加強。例如，目前國內主流大資料平臺技術中，自研比例不超過10%。

3、在產業方面，中國大資料產業多年來保持平穩快速增長，但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年，中國大資料產業延續多年來的增速，繼續保持相對高速的增長。

2015-2020年中國大資料產業規模統計情況及預測

4、在應用方面，大資料的行業應用更加廣泛，正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大資料工具的門檻降低以及企業資料意識的不斷提升，越來越多的行業開始嚐到大資料帶來的“甜頭”。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大資料結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴充套件到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等，行業應用“脫虛向實”趨勢明顯，與實體經濟的融合更加深入。

未來三年中國大資料產業將呈現四大發展特點

未來三年，是中國大資料發展轉型的重要機遇期。大資料的發展本身也呈現著一些趨勢。在我看來，未來三年大資料行業有可能會呈現出如下特點：

1、大資料新技術繼續快速發展

未來大資料技術將會沿著工具平臺雲化部署、多業務場景統一處理、專有高效能硬體適配幾個方面進行突破。目前大資料技術工具的主要應用模式為應用企業在自建機房內獨立部署，其存在資源浪費、彈效能力不足、管理複雜等缺點，這些缺陷可以透過基於雲計算技術的雲化部署方案解決，助力大資料技術工具的快速落地和應用;同時大資料技術工具主要瞄準的是分析型業務場景，但隨著電子商務以及智慧終端的爆發性發展，轉賬、計費等事務型業務場景也需要大資料處理能力，所以未來的多業務場景統一處理技術將會得到充分發展;最後由於GPU/TPU等專用硬體的發展，此類專用硬體能夠助力某些大資料技術進行突破性升級，所以對新型硬體的適配成為很多大資料企業未來研發計劃的重點。

2、資料流通共享將迎來關鍵突破

這些年，推動資料開放共享的政策舉措一直在加強，然而效果與預期還有差距。可以說，技術手段將是資料流通共享瓶頸突破的關鍵。未來三年，隨著同態加密、差分隱私、零知識證明、量子賬本等關鍵技術的效能提升和門檻降低，隨著區塊鏈、安全多方計算等工具與資料流通場景進一步緊密結合，資料共享和流通將有望再前進一大步。

3、資料服務合規性將成為行業關注重點

近兩年來，隨著歐盟《通用資料保護條例》(GDPR)的頒佈和正式實施，個人資訊保護的重視程度被提到了前所未有的高度。GDPR對資料主體的權利規定細緻入微，其“資料可攜權”“被遺忘權”等方面的規定可能會對中國資料立法帶來一定的參考。對中國企業來說，資料服務合規性的重要程度進一步提升，將對企業業務開展帶來重大影響。目前中國資訊通訊研究院正在著力推動的“可信資料服務”計劃也正是契合了行業的這一需求。

4、資料資產管理重要性將進一步提升

隨著大資料應用進入深水區，企業將越來越重視資料資產管理方法論體系建設——即從架構、標準、研發、質量、安全、分析到應用的統一，從而實現技術到業務價值的轉化和變現。未來三年，資料資產管理將仍是企業資料部門面臨的難點與挑戰。即使是領先的科技型企業，在資料資產管理這一課題上仍在不斷探索新的方法，如全鏈路智慧管理體系、資料資產的貢獻度、資料基線度量與質量規範的工具化、視覺化等。

學習大資料，機器學習前途無量！

先看看ai強國美國該類人才的需求狀況和薪酬待遇:

求職網站 Indeed 的一份報告顯示，2015年6月至2018年6月間，包括機器學習工程師在內的人工智慧人才招聘數量增長了近100% 。

報告發現，在同一時間段內，Indeed 上搜索這些關鍵詞的比例也增加了182%。 Indeed 產品高階副Quattroporte拉吉•穆克吉(Raj Mukherjee)對 TechRepublic 表示:"僱主對人工智慧人才的需求越來越大。" "隨著企業繼續採用現有的解決方案或開發自己的內部技術，僱主對這些技能的需求可能會繼續上升。"

報告發現，就具體職位而言，94%包含人工智慧或機器學習術語的招聘廣告都是針對機器學習工程師的。41%的機器學習工程師的職位在釋出60天后仍然空缺。 Salesforce Einstein 的資料科學和軟體工程副Quattroporte Vitaly Gordon 告訴 TechRepublic，"軟體正在吞噬世界，機器學習正在吞噬軟體。機器學習工程是一門需要高質量編碼、博士級機器學習工程師和具有商業智慧負責人的一門學科。找到這些稀有的人才，可以將一家公司從追隨者提升為所在領域的領導者，每個公司都在尋找這樣的人才。

機器學習工程師的平均工資是多少？

美國機器學習工程師的平均工資是134,449美元。根據來自 Indeed 的資料，就人工智慧相關工作而言，它在薪水方面排在第三位，僅次於分析總監（$140,837）和首席科學家（$138,271）。

人工智慧和機器學習工程師工作最熱門的市場在哪裡？

根據Indeed（http://blog.indeed.com/2018/08/23/artificial-intelligence-report/）的資料，幾乎12%的人工智慧工作崗位都是在紐約找到的。紐約也是美國所有大都市中資料工程師、資料科學家和分析師職位需求最集中的城市，為位於那裡的媒體、時尚和銀行業中心提供技術支援。

在人工智慧工作集中度方面，紐約市排在舊金山(10%)、聖何塞(9%)、華盛頓(8%)、波士頓(6%)和西雅圖(6%)之後。 聖何塞的機器學習工程師職位最多，演算法工程師、計算機視覺工程師和研究工程師的職位也最多。

中美兩國科技方面相似性多，這方面需求也很高，主集中在一二線城市。

最後，人工智慧大資料行業主要就業方向:

軟體工程師:

你需要掌握計算機科學基礎和程式設計、軟體工程和系統設計。

應用型機器學習工程師:

你需要掌握計算機科學基礎和程式設計，應用機器學習演算法和庫。

核心機器學習工程師:

你需要掌握計算機科學基礎和程式設計，應用機器學習演算法和庫、資料建模和評估。

大資料時代已經來臨，以前的儲存容量和資料量都不太大，所以大資料沒市場，而現階段是資料爆炸的時代，對大資料的儲存，處理就成為了急需解決的問題了。

目前的兩個主要趨勢是，大資料領域從業人員的薪金將繼續增長，大資料人才供不應求。麥肯錫全球研究院的研究預測在未來6年，同時具備透過分析大資料併為企業做出有效決策的資料的管理人員和分析師也有150萬人的缺口。

目前的大資料人才供給指數僅為0.05，屬於高度稀缺。跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月，而在BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才。

大資料工程師年薪非常可觀，人才緊缺帶來最直觀現象就是薪酬的提升。

目前，一個大資料工程師的月薪輕鬆過萬，一個有幾年工作經驗的資料分析師，薪酬在40萬~60萬元之間，而更頂尖的大資料技術人才則是年薪輕鬆超百萬。獵聘APP裡搜尋關鍵詞“大資料"很多企業對大資料人才開出的薪資十分誘人。有的時候成功就是這樣，方向和平臺選擇對了，只要付出足夠的汗水，選擇大於努力。

大資料時代的到來，智慧生活的嚮往，一切都來自於對大資料技術的寄託，對大資料技術人才的寄託。作為一名既不是富二代，也不是官二代的有志青年，想要進攻大資料領域，唯有習得大資料開發技術才能一躍科技的前端，那大資料開發好學嗎？

針對這個問題，給你的回答是：好學亦不好學！為什麼會有這樣矛盾的回答呢？原因有二：大資料開發好學，是因為大資料開發是進入大資料領域的基礎技術，每一個想要在大資料領域大展身手的人都要有一定的基礎磨練。大資料開發不好學，是因為大資料本來就是一門複雜的學科，對於已經呆在網際網路領域很久的老前輩來說，自己想要研究透還有一定的難度，更何況是對於對大資料技術一無所知的小白。

那照上面的說法，是不是零基礎想要學習大資料開發就沒有可能了嗎？答案亦是否定的！

面對複雜的大資料技術，自學這條路走不通，完全可以另闢蹊徑：比如說可以找一位大資料領域的專家帶你；比如說找一家靠譜的大資料開發培訓機構對你進行二次培養等等。（PS：對於專家這條路，只是針對有優質資源的少數人，更多人是沒有這樣的人脈的，所以只能寄託於大資料培訓）

對於專業的大資料開發培訓機構來說，讓你學會大資料開發技術並不是一件難事。付費教學，天經地義，你花錢學習技術，培訓機構負責讓你掌握大資料技術，互利共生，更容易激起你的學習慾望。

談起靠譜的大資料開發培訓機構，想要學透大資料技術，還是找能夠全程面授的機構。所謂“全程面授”就是：教研+講師+專案實戰+隨堂筆記錄制的教學方式，全方位教學，確保學習質量。以實戰專案做指導，手把手純面授，面對面現場教學。同時論壇輔導，上課資料錄制，方便學生課後複習。而且一定要記住的是，一定要全程面授，從頭到尾，大資料講師、專案講師全程輔導學習，這樣才能讓技術穩紮穩打！

大資料開發技術好學嗎？找到千鋒大資料全程面授班，就能讓你輕鬆習得大資料開發技術。並且可以免費申請兩週的預科班，體驗大資料開發技術，也體驗千鋒大資料的教學模式和培訓的真正實力！