这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础。
从大数据的生态体系来看，大数据领域的产业链正在逐渐形成和完善，行业内逐渐形成了一定的行业分工，比如有的公司专注于数据采集，有的公司专注于数据分析，有的公司专注于数据应用等等，这种产业链的丰富和发展将为大数据的落地应用奠定一个扎实的基础。
当然，从大数据自身的发展空间来看，当前的大数据产业链还远没有成熟，在大数据的落地应用过程中，依然还需要一大批具有行业垂直能力的大数据企业，这也为众多创业者在大数据领域创业奠定了基础。
从大数据当前的落地应用情况来看，当前的大数据落地应用依然处在初期阶段，虽然大数据的落地应用有巨大的空间和潜力，但是也有很多制约大数据落地应用的因素，这些因素可以总结为三点，其一是基础信息系统；其二是大数据建设成本过高；其三是大数据人才短缺。
以产业领域为例，大数据未来在产业领域的应用场景非常大，产业领域也确实有大量的场景需要使用大数据，但是大数据要想在产业领域落地，首先就要解决如何通过大数据为产业领域的发展，带来新的价值增量。
大数据在产业领域的落地应用，往往需要企业从上云开始，基于云计算来完成企业众多资源的整合，同时基于云计算来完成大数据应用的落地。所以说，企业要想全面打开大数据的价值空间，首先要考虑云计算平台的搭建，从这个角度来看，大数据方案的落地是一个系统且复杂的过程，不仅仅需要技术方案，同时还需要管理方案。实际上，从当前大数据的行业应用情况来看，制约当前大数据落地应用的核心问题已经不是技术问题了，而是企业的管理问题，企业能不能打造，或者认可大数据的价值体系，是大数据在行业落地应用的关键问题之一。
从大数据的发展前景来看，大数据的发展前景还是非常广阔的，一方面大数据自身能够打造出一个庞大的价值空间，而且大数据的价值体系具有非常大的成长性，在互联网从消费互联网发展到产业互联网阶段时，大数据的价值会得到越来越多的体现。另一方面，大数据当前被列入到“新基建”计划，这能够为大数据带来更强的资源整合能力，从而全面推动大数据的落地应用。
最后，对于当前的大学生、职场人和创业者来说，在当前的网络化时代，掌握一定的大数据技术还是很有必要的，对于大学生来说，掌握大数据能够提升自身的就业竞争力，对于职场人来说，掌握大数据能够提升自身的职场价值，同时会为职场人打开新的发展空间，而对于创业者来说，如果能够抓住大数据时代的发展红利，能够获得更快的发展速度。
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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目前高校正在建设数据科学与大数据专业，包括本人也在高校课程体系建设和实验室建设的领域工作。我们国家人口基数大，互联网和移动互联网网民的基数大，首先在互联网领域大数据有广泛的应用场景，比如淘宝网通过海量得用户行为数据分析（用户的点击行为、浏览行为、收藏行为、购买行为、评价行为等数据），为用户推荐适合自己的商品，达到精准用户画像的目的。这次新冠状肺炎疫情我们国家就借助大数据分析无症状感染的全国患者分布情况，预测病人发病的概率，预测病毒是否是新冠状病毒等等。
大数据的应用领域不限上述领域，我列举几个领域和场景：
1、金融大数据风险分析
分析存在风险的金融平台和金融用户，使用大数据对用户进行征信分析等等。
2、物联网智慧城市
使用大数据预测最佳出行路线，全球智慧园区的分布情况等。
3、物流大数据智能决策分析
物流网点的全国分布，最优化物流路线，最优配送等等
关注《大数据和人工智能交流》我们，看最新高科技动态。
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技术方面的学习的话，最快的方式莫过于直接学习相关的主流框架。
1.Hadoop基于google的论文的开源大数据框架实现，这是最早的大数据处理框架，后续hdfs、hive、hbase都是围绕Hadoop建立起来的社区，先从Hadoop入手，深入学习并尝试运用它处理一定规模的数据集，等你能比较熟练的运用Hadoop生态的几个框架进行数据处理的时候，你就基本算是入门大数据了。
2.Spark基于内存的大数据处理框架，使用有向无环图RDD为数据抽象单位，提供比Hadoop的MapReduce更加丰富的数据操作，并由于基于内存使得运算速度上升了几个数量级，hadoop适合做非实时计算的离线计算，而spark则更适合做实时数据处理系统。学习并运用上面两个主流的大数据处理框架处理数据之后基本上可以说是对大数据入门了，当然还有其他的一些框架有时间也可以学习一下，比如最近风头很盛的Flink(对标spark)。框架上手后还只是停留在『会』处理较大规模的数据这个层面上，之后就需要更深入的学习了，还是从框架入手，需要深入了解Hadoop的MapReduce原理、shuffle的完整过程以及优化点等等，相应的spark里面的rdd各类数据转化的过程和原理以及优化点等等，这时候建议从阅读源码开始:搭建Hadoop源码阅读环境搭建 Spark 源码研读和代码调试的开发环境这是要对整个大数据处理的过程有一个总体的认知，为你后续优化数据处理打好基础，当然这期间最好可以学习Hadoop&Spark生态中的其他框架入hbase、spark streaming等，加强个人的大数据技术栈。
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现在有些学校有一些技能加学历的政策 ,不过主要看你自己的选择，上大学虽说听起来好，但是很多大学生都是毕业即失业的，还不如趁早学习门技术，毕业就可以工作，选对了好的行业，以后的发展空也会很大的。可以去学习计算机网络，现在学网络就是不错的选择
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目前高校正在建设数据科学与大数据专业，包括本人也在高校课程体系建设和实验室建设的领域工作。我们国家人口基数大，互联网和移动互联网网民的基数大，首先在互联网领域大数据有广泛的应用场景，比如淘宝网通过海量得用户行为数据分析（用户的点击行为、浏览行为、收藏行为、购买行为、评价行为等数据），为用户推荐适合自己的商品，达到精准用户画像的目的。这次新冠状肺炎疫情我们国家就借助大数据分析无症状感染的全国患者分布情况，预测病人发病的概率，预测病毒是否是新冠状病毒等等。
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大数据技术可以帮助企业准确定位意向客户;通过数据分析我们可以建立城市规划、解决医疗发展难题;传统行业转型互联网也可以利用大数据价值。所以大数据技术被广泛应用在各行各业，现在越来越多的企业开始重视大数据技术，并招聘大数据人才。
目前大数据人才缺口巨大，据TDU研究显示，至2025年中国数据人才缺口将达到200万。大数据人才缺口大，目前却少有开设了大数据专业课的高校，所以大数据人才供不应求。现在学大数据还是很有出路的。
据职友集数据显示目前大数据相关工作的日招聘量为34362条每天，全国大数据开发工程师的平均薪资为18880元/月，招聘量和薪资水平都比较高，所以目前企业还是很注重大数据人才的，现在学大数据还是比较容易找工作的。
大数据和云计算技术紧密结合，需要云计算的地方就需要大数据技术，同时近几年崛起的物联网、移动互联网等新兴计算形态也和大数据技术息息相关，所以大数据行业的前景还是比较好的。
综上大数据的就业前景还是很好的，目前大数据人才供不应求，企业争相用丰厚的福利待遇来吸引大数据人才，所以目前学习大数据还是很有出路的。不过大数据行业还是很看重技术的，所以想找到满意的大数据开发工作还是需要大家先努力学习大数据知识。
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在回答之前，得先说一下，大数据不光是有出路的，而且还是有门槛的。
一、学习大数据的条件
学习大数据是有门槛的，一般如下：
1、大专及以上学历
2、20-32岁最佳
3、理工科专业比较容易上手
如果你符合以上的条件，那么我们再接着往下看。
二、就业前景
1、大数据应用广泛，未来将覆盖全行业
2、大数据人才缺口巨大（2-3年内人才缺口预计达到120万+）
3、大数据是人工智能和物联网发展的基础，随着时代的发展，大数据人才需求也会急剧增加
所以，大数据行业的就业前景是一片光明的。
三、就业薪资
1、招聘平台数据统计，大数据岗位起薪平均15k/月。
2、海牛学院2019年数据统计，当年毕业学员最高月薪43K，最低月薪高于10K。2020年上半年数据显示，当前毕业学员最高月薪达到38K，最低月薪不低于13K。
数年的岗位高薪垄断，也妥妥的让大数据坐实了贵族程序员的称号。
四、总结
国家政策对大数据行业的支持力度日益增大，大数据产业发展十分迅猛，不仅覆盖了大多数行业，而且还将进一步向细分领域发展，可以预见未来大数据将会引起人才市场的巨大缺口。
但是，学习大数据不能只看到行业高薪，也要看自己是否合适。如果你符合大数据学习要求，并对大数据非常感兴趣，想要尝试，海牛学院十分欢迎你加入大数据的学习行列中来。
在大数据学习初期，我建议你先去了解大数据系统化学习线路，相较于自学，标准化的学习过程会为你打下更坚实的根基，对以后的深入学习和就业实战都有非常大的帮助。
如果以上内容对你有所帮助，请关注我，获取完整学习线路+免费资料包！
专精大数据教育，技术交流论坛：www.hainiubl.com
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随着社会的进步和信息通信技术的发展，大数据被广泛应用在各行业、各领域。大数据的广泛应用也意味着数据存储量越来越大，因而，近年来全球数据存储量呈爆发式增长。在大数据行业的快速增长过程中，中美两国以先进的技术优势占据行业重要地位。未来大数据行业在经历爆发式增长后，增速将逐渐放缓。
全球大数据行业正处在高速增长阶段，不论是数据存储规模还是整个行业的市场规模都在迅速成长，行业发展潜力巨大。
大数据储量爆发式增长
近两年来，大数据发展浪潮席卷全球。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。
近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。
2019年全球大数据整体市场规模达500亿美元
从市场规模来看，根据Wikibon发布的大数据市场报告数据显示。2014年以来，全球大数据硬件、软件和服务整体市场规模稳步提升。2019年全球大数据硬件、软件和服务整体市场规模达500亿美元。
中美两国在大数据储量方面占据重要地位
根据IDC最新发布的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。
大数据企业是资本追逐的热点
2019年，很多处于成长阶段的大数据初创企业拿到了不少的可观融资，其中包括：Databricks(4亿美元F轮)，Celonis(2.9亿美元C轮)，Peernova(7400万美元战略融资)，Orbital Insight(5000万美元D轮)等。
2025年大数据市场规模将达920亿美元
虽然全球经济预期下行，但不论是企业还是政府对大数据的需求依然旺盛。据Wikibon预计，2020至2025年，大数据增长率将出现较小幅度的放缓，维持在10%-15%之间，据此推测，2025年全球大数据硬件、软件和服务整体市场规模将达到920亿美元。
—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
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大数据开发 就业方向 大数据作为一门比较基础型的学科，无论是从数据开发及分析、还是从物联网一级人工智能算法训练领域来看，它都有着非常核心的技术以及职位需求，那么接下来可以来具体分析一下关于大数据开发方向都会 哪些对口的工作职位①：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程 师，大数据研发工程师，等；②：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； ③：大数据运维工程师等等......
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