數據與技術如何發展

『壹』 數據分析技術發展現狀如何

雖然近兩年來“大數據”的概念越來越多的被媒體以及行業提及，但“大數據分析”在國內的發展卻仍處於初期階段。數據分析是數據處理流程的核心，因為數據中所蘊藏的價值就產生於分析的過程。

所謂“大數據分析”，其和以往數據分析的最重要的差別在於數據量急劇增長。由於數據量的增長，使得對於數據的存儲、查詢以及分析的要求迅速提高。從實際操作的角度看，“大數據分析”需要通過對原始數據進行分析來探究一種模式，尋找導致現實情況的根源因素，通過建立模型與預測來進行優化，以實現社會運行中各個領域的持續改善與創新。

從行業實踐的角度看，只有少數幾個行業的部分企業，能夠對大數據進行基本分析和運用，並在業務決策中以數據分析結果為依據。這些行業主要集中在銀行與保險，電信與電商等領域。以銀行業為例，目前大型國有銀行在其主營業務中均引入了數據分析，但深度尚可，廣度不夠，尚未擴充到運營管理的所有領域;而中小銀行在數據分析方面的人員與能力建設尚處於起步階段。對於支撐起我國龐大國民生產總值的建築業、製造業以及貿易行業，其數據分析應用遠遠沒有進入規模化發展階段，這些行業在IT方向的開支主要集中在公司日常的流程化管理領域。

『貳』 大數據未來的發展趨勢

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據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數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

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『叄』 數據分析技術有什麼發展趨勢

一、更智能、負責任的、可擴展的AI

人工智慧和機器學習正在帶來更大的影響，要求企業採用新技術構建更智能的、消耗數據更少的、符合道德原則的、更具彈性的AI解決方案。企業組織通過部署更智能、更負責任的、更可擴展的AI，將利用學習演算法和可解釋的系統加速價值實現給業務帶來更大影響力。

二、可組合式的數據和分析

開放的、容器化的分析架構讓數據分析功能可組合性更強。可組合式的數據分析利用來自多個數據、分析和AI解決方案的組件，快速構建靈活且用戶友好型的智能應用，從而幫助數據分析領導者將洞察和行動連接在一起。隨著數據重心轉移到雲端，可組合式的數據分析將成為一種更加敏捷的方式，開發支持雲市場、低代碼和無代碼解決方案的分析應用。

三、數據架構是基礎

更高程度的數字化和不再受約束的消費者，推動著數據分析領導者越來越多地使用數據架構來一個對企業組織數據資產日益加劇的多樣化、分布式、規模和復雜性。數據架構利用分析功能來持續監控數據管道，通過對數據資產的持續分析，支持各種數據的設計、部署和使用，縮短集成時間30%，縮短部署時間30%，縮短維護時間70%。

四、從大數據到小數據、寬數據

疫情給企業帶來的極端變革，導致那些基於大量歷史數據的機器學習和人工智慧模型變得不那麼重要了。同時，由人類和AI做出的決策變得更加復雜和苛刻，要求數據分析領導者擁有更多種類的數據才能更好地了解態勢。

『肆』 數據科學與大數據技術就業方向前景

數據科學與大數據技術專業就業前景主要是在IT類企業從事大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發等工作。培養具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合創新的能力， 能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。

近年來越來越多的人開始從事大數據方向的工作，大數據將會是未來最有發展前景的行業。數據科學與大數據技術專業就業前景廣闊，畢業生能夠在計算機和互聯網領域以及大數據相關產業從事數據科學研究、大數據相關:工程應用開發、技術管理與咨詢等工作。

數據科學與大數據技術專業就業方向：

1、大數據系統架構師：大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2、大數據系統分析師。

3、hadoop開發工程師：解決大數據存儲問題。

4、數據分析師。

『伍』 數據科學與大數據技術專業怎麼樣 好就業嗎

有很多的同學是非常的想知道，數據科學與大數據技術專業怎麼樣，好不好就業呢，我整理了相關信息，希望會對大家有所幫助！

1 數據科學與大數據技術專業好不好
專業還是不錯，但這個專業對數學與物理的功底要求不是一般的高。物理必須非常好，數學是計算，物理是思維與想像的嚴密。如果高中數學、物理不好，還是謹慎報考。否則進去後，聽不懂，作業做不了，最後掛課很多，畢業證都沒了。因此，高中數學不好，物理不好的，一定要小心報考。
另外，從對數學和物理的要求這么高看，相對而言，高等級的學校（如985、211或雙一流）開設的會得心應手，而一些低端的學校，可能差一些；尤其是民辦（獨立）學院，可能師資都成問題；但這些低端的學校，在宣傳上可能比高端學校做得好，羅列一大堆證書和獲獎，可能是都是化錢買的。
報考學校時，要多比較，看看有沒有碩士點、博士點。如果都沒有的，那相對差很多，畢竟這是一個高智商的專業。
1 數據科學與大數據技術專業好找工作嗎
大數據被譽為「21世紀的新石油」，是國家戰略性資產，是21 世紀的「鑽石礦」。麥肯錫全球研究所把大數據看作「下一個創新，競爭和生產力前沿」。2013年被稱為大數據元年。短短幾年，大數據已滲透到社會方方面面。

人工智慧是勢不可擋的發展趨勢，大數據技術又是人工智慧的重要支撐。大數據科學將成為引領人工智慧技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟及商業發展的核心。
1 數據科學與大數據技術專業就業方向
大數據應用開發工程師

此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，末後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

大數據分析師

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是很搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

『陸』 數據科學與大數據技術專業的前景怎麼樣，該選擇主攻開發還是演算法

首先，從近兩年數據科學與大數據技術（數科）專業的就業情況來看，整體的就業表現還是比較不錯的，雖然該專業是新興專業之一，但是就業表現已經成為了繼計算機科學與技術、軟體工程這兩個專業之後，又一個就業表現比較突出的計算機大類專業。

從當前大的計算機發展趨勢來看，未來在工業互聯網逐漸落地應用之後，產業領域會釋放出大量大數據專業人才的需求，而且高附加值崗位也會比較多，從這個角度來看，未來數科專業的就業前景還是非常廣闊的。

數科專業本身是一個交叉學科，涉及到的內容比較多，所以要想有一個較好的學習體驗，同時提升自身的就業競爭力，一定要盡早確定一個自己的主攻方向，圍繞主攻方向來制定學習規劃。對於本科生來說，如果沒有繼續讀研的計劃，可以圍繞開發崗的要求來制定學習規劃。實際上，當前很多大數據方向的研究生也會從事開發崗。

從大的人才需求趨勢來看，未來開發崗的人才需求量依然會比較大，相對於演算法崗來說，開發崗的競爭並不算激烈，也有不少進大廠的機會。要想從事開發崗，要重視三方面知識的學習，其一是重視編程語言（Java、Python）的學習，其二是重視大數據平台（Hadoop、Spark）的學習，其三是重視場景開發知識的積累。

總體上來說，計算機大類專業的學習規劃需要按照不同階段來制定，不同階段有不同階段的側重點。

我從事教育、科研多年，目前在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！

『柒』 數據科學與大數據技術專業怎麼樣前景如何謝謝！

數據科學與大數據技術專業很不錯，前景比較樂觀，畢業生能在政府機構企業公司等從事大數據管理研究應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程計算機科學與技術應用統計學等專業的研究生或出國深造。

(7)數據與技術如何發展擴展閱讀

數據科學分為三大類，即：數據分析、數據挖掘和大數據。數據分析主要偏重業務，即利用一些數據分析和統計工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，進行數據分析和展現，以輔助公司的某項業務決策。

數據挖掘比數據分析更側重於建模能力一些，一般是給定一些數據和某個問題，讓你運用某些機器學習演算法從中建立出模型，再通過這個模型去對某些東西進行預測。所以，機器學習演算法可以說是數據挖掘中的核心。

與大數據關系比較密切的崗位包括大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析、大數據呈現和大數據教育等，不同的崗位需要具備不同的知識結構，所面對的工作場景也有較大的區別。大數據平台開發屬於研發級崗位，需要從業者具有較強的研發能力。

『捌』 數據科學與大數據技術專業是干什麼的 前景怎麼樣

數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）出發，對實際問題進行分析和解決。主要從事大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發等工作。

數據科學與大數據技術專業前景

數據科學與大數據技術專業很不錯，前景比較樂觀，畢業生能在政府機構企業公司等從事大數據管理研究應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程計算機科學與技術應用統計學等專業的研究生或出國深造。

大數據專業和計算機專業比較像，是注重實踐的專業。學生需要獨立編寫程序，對程序進行修改與調試，需要注意每一個細節才能順利查錯並運行程序。

大數據專業畢業後的去向

大數據人才的工作是，把海量信息採集、存儲、分析，挖掘出信息背後更多的價值，以更好地輔助企業、政府機關做出決策。

隨著大數據往各領域延伸發展，市場對統計學、數學方面的專業人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。數據分析師/大數據分析培訓，加米穀大數據培訓機構，可預約現場試聽課，大數據開發零基礎班預報中。

大數據專業畢業生可以勝任大數據技術開發與應用，大數據運維和雲計算等工作，可以去大型互聯網公司就業，做前、後端開發、數據分析師、機器學習演算法工程師，App開發、智能游戲設計與開發、數據科學家等。

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、信息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，從事大數據分析、大數據應用開發、大數據系統研發、數據可視化等相關工作。畢竟大數據作為一門技術，為具體行業的決策服務。

在國內來看，國家信息中心信息化研究部副主任、南海大數據應用研究院院長於施洋指出：「從地域分布，從各個省來說，北京排第一，東部沿海地區這些省份排在前面，在西南地區，四川、重慶、貴州這三個地方異軍突起，是我們大數據發展的第二個增長極。」

各省份大數據發展指數的排名中，貴州、重慶、四川，緊隨東部沿海省份，全部排進了前十名，領先任何一個中部省份。這主要是地方政策引領的結果，畢業生想從事和大數據相關的工作，也可以考慮去這些大數據發展比較好、政策支持比較多的地方。