在這個年代，誰能最快速有效地獲取大數(shù)據(jù)，提取大數(shù)據(jù)，處理大數(shù)據(jù)，再變成商業(yè)資源，那他就能成為大數(shù)據(jù)時代的王者。大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析師(BI)、大數(shù)據(jù)運維、大數(shù)據(jù)處理(ETL)、大數(shù)據(jù)組件開發(fā)(偏大數(shù)據(jù)組件底層)，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)崗位主要集中在大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)運維等領(lǐng)域，從近兩年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的人才需求情況來看，大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位的人才需求量相對比較大，隨著大型科技（互聯(lián)網(wǎng)）公司紛紛布局大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)領(lǐng)域，未來大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位的人才需求量會進一步攀升。

1、大數(shù)據(jù)畢業(yè)都是做什么工作好？

作為一名IT從業(yè)者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。首先，當前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的人才缺口還是比較大的，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，未來不僅在IT（互聯(lián)網(wǎng)）行業(yè)有大量的大數(shù)據(jù)崗位，在傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)域也會釋放出大量的大數(shù)據(jù)人才需求，從這個角度來看，當前大數(shù)據(jù)專業(yè)的就業(yè)前景還是非常廣闊的。目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)崗位主要集中在大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)運維等領(lǐng)域，從近兩年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的人才需求情況來看，大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位的人才需求量相對比較大，隨著大型科技（互聯(lián)網(wǎng)）公司紛紛布局大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)領(lǐng)域，未來大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位的人才需求量會進一步攀升，

大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位可以簡單劃分為平臺開發(fā)和應(yīng)用開發(fā)兩類，大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)對于開發(fā)人員的要求相對比較高，需要從業(yè)者具有較強的研發(fā)能力，目前不少研究生比較愿意從事大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)崗位。相對于大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)崗位來說，大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)崗位的人才需求量也是非常大的，隨著大數(shù)據(jù)平臺的落地應(yīng)用，行業(yè)領(lǐng)域也會有大量的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)需求，

對于本科生來說，從事大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)是比較適合的。最后，不論是從事大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位，還是大數(shù)據(jù)運維和大數(shù)據(jù)分析崗位，這些崗位對于從業(yè)者的要求也都比較高，尤其要注重動手實踐能力的培養(yǎng)，所以大數(shù)據(jù)專業(yè)的學(xué)生一方面要盡量豐富自身的知識結(jié)構(gòu)，另一方面還需要注重動手實踐能力的培養(yǎng)，我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。

2、大數(shù)據(jù)具體是做什么？有哪些應(yīng)用？

大數(shù)據(jù)即海量的數(shù)據(jù)，一般至少要達到TB級別才能算得上大數(shù)據(jù)，相比于傳統(tǒng)的企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)要更加多樣化，數(shù)值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數(shù)據(jù)的內(nèi)容，提到大數(shù)據(jù)，最常見的應(yīng)用就是大數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源不僅是局限于企業(yè)內(nèi)部的信息化系統(tǒng)，還包括各種外部系統(tǒng)、機器設(shè)備、傳感器、數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，如：政府、銀行、國計民生、行業(yè)產(chǎn)業(yè)、社交網(wǎng)站等數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及工具將海量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計匯總后，以圖形圖表的方式進行數(shù)據(jù)展現(xiàn)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化，在此基礎(chǔ)上結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，對數(shù)據(jù)進行深度挖掘，發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價值。

應(yīng)用部分，大數(shù)據(jù)不僅包括企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，還包括與行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景具有行業(yè)性，不同行業(yè)所呈現(xiàn)的內(nèi)容與分析維度各不相同，具體場景包括：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、政府行業(yè)、金融行業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)中的地產(chǎn)、醫(yī)療、能源、制造、電信行業(yè)等等，1.互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用代表為電商、社交、網(wǎng)絡(luò)檢索領(lǐng)域，可以根據(jù)銷售數(shù)據(jù)、客戶行為（活躍度、商品偏好、購買率等）數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、商品收藏數(shù)據(jù)、售后數(shù)據(jù)等、搜索數(shù)據(jù)刻畫用戶畫像，根據(jù)客戶的喜好為其推薦對應(yīng)的產(chǎn)品。

2.政府行業(yè)在大數(shù)據(jù)分析部分包括質(zhì)檢部門、公安部門、氣象部門、醫(yī)療部門等，質(zhì)檢部門包括對商品生產(chǎn)、加工、物流、貿(mào)易、消費全過程的信息進行采集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構(gòu)建大氣運動規(guī)律評估模型、氣象變化關(guān)聯(lián)性分析等路徑，精準地預(yù)測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規(guī)劃應(yīng)急、救災(zāi)工作，3.金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析多應(yīng)用于銀行、證券、保險等細分領(lǐng)域，在大數(shù)據(jù)分析方面結(jié)合多種渠道數(shù)據(jù)進行分析，客戶在社交媒體上的行為數(shù)據(jù)、在網(wǎng)站上消費的交易數(shù)據(jù)、客戶辦理業(yè)務(wù)的預(yù)留數(shù)據(jù)，結(jié)合客戶年齡、資產(chǎn)規(guī)模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業(yè)的需求等。