'還在Python、Java中選擇，錯了，未來大數據才是王道'
如今的大數據不再是一個流行術語，在大數據行業火熱的發展下，大數據幾乎涉及到所有行業的發展。國家相繼出臺的一系列政策更是加快了大數據產業的落地，預計未來幾年大數據產業將會蓬勃發展。
如今的大數據不再是一個流行術語，在大數據行業火熱的發展下，大數據幾乎涉及到所有行業的發展。國家相繼出臺的一系列政策更是加快了大數據產業的落地，預計未來幾年大數據產業將會蓬勃發展。
未來大數據產業發展的趨勢之一：與雲計算、人工智能等前沿創新技術深度融合。大數據、雲計算、人工智能等前沿技術的產生和發展均來自社會生產方式的進步和信息技術產業的發展。而前沿技術的彼此融合將能實現超大規模計算、智能化自動化和海量數據的分析，在短時間內完成複雜度較高、精密度較高的信息處理。比如阿里巴巴的電子商務交易平臺能在雙 11 當天完成每秒鐘 17.5 萬筆訂單交易和每秒鐘 12 萬筆的訂單支付，主要歸功於融合了雲計算和大數據的“飛天平臺”。百度大腦也結合了雲計算、大數據、人工智能等多種技術，配合實現強大性能。
未來大數據行業發展趨勢之二：針對製造業的大數據解決方案不斷升級，助力智能製造。製造業產品的全生命週期從市場規劃、設計、製造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成了製造業大數據。除此以外，製造業大數據還具多源異構、多尺度、不確定、高噪聲等特徵。在《智能製造發展規劃 2016-2020》中，明確提出 2025 年前，推進智能製造實施“兩步走”戰略：“第一步，到 2020 年，智能製造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統制造業重點領域基本實現數字化製造，有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯進展;第二步，到 2025 年，智能製造支撐體系基本建立，重點產業初步實現智能轉型”。而在大數據細分市場中行業解決方案佔比最高達 34.3%，將在智能製造產業發展中起到重要作用。
未來大數據產業前景一片大好，如果你也想加入大數據行業，
三、大數據能做什麼？
預測，決策，為機器學習和人工智能提供支撐
如今的大數據不再是一個流行術語，在大數據行業火熱的發展下，大數據幾乎涉及到所有行業的發展。國家相繼出臺的一系列政策更是加快了大數據產業的落地，預計未來幾年大數據產業將會蓬勃發展。
未來大數據產業發展的趨勢之一：與雲計算、人工智能等前沿創新技術深度融合。大數據、雲計算、人工智能等前沿技術的產生和發展均來自社會生產方式的進步和信息技術產業的發展。而前沿技術的彼此融合將能實現超大規模計算、智能化自動化和海量數據的分析，在短時間內完成複雜度較高、精密度較高的信息處理。比如阿里巴巴的電子商務交易平臺能在雙 11 當天完成每秒鐘 17.5 萬筆訂單交易和每秒鐘 12 萬筆的訂單支付，主要歸功於融合了雲計算和大數據的“飛天平臺”。百度大腦也結合了雲計算、大數據、人工智能等多種技術，配合實現強大性能。
未來大數據行業發展趨勢之二：針對製造業的大數據解決方案不斷升級，助力智能製造。製造業產品的全生命週期從市場規劃、設計、製造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成了製造業大數據。除此以外，製造業大數據還具多源異構、多尺度、不確定、高噪聲等特徵。在《智能製造發展規劃 2016-2020》中，明確提出 2025 年前，推進智能製造實施“兩步走”戰略：“第一步，到 2020 年，智能製造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統制造業重點領域基本實現數字化製造，有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯進展;第二步，到 2025 年，智能製造支撐體系基本建立，重點產業初步實現智能轉型”。而在大數據細分市場中行業解決方案佔比最高達 34.3%，將在智能製造產業發展中起到重要作用。
未來大數據產業前景一片大好，如果你也想加入大數據行業，
三、大數據能做什麼？
預測，決策，為機器學習和人工智能提供支撐
預測從古代就做了，但是大數據做預測的核心是全樣本，多個維度的全樣本，交叉確認，人會說謊，在社交場合會隱藏部分內心，但這部分內心在日積月累的互聯網上總有絲竹馬跡會留下來，所以，越來越多的數據模型和數據會給出無限接近感知的結果。也就是可以讓計算機具有學習能力，機器學習就是設計一個一些讓計算機可以自動學習的算法，人工智能的核心是什麼？歸根到底是“計算機用大數據在代替人腦來思考；計算機可能比人腦思考的更全面和迅速
當然大數據的應用，不是一篇文章，簡單舉個例子就能說明白的，現在是數據為王的時代，我們現在才真正開始體會“數據最有說服力"的魅力所在，我認為，數據的作用待開發的地方太多了，數據的作用，未來不可限量，沒法預測，也不敢預測，只能期待。我想未來大量的數據真的是一件“可怕”的事情，人類還需要把這些數據應用在生產上，否則，會帶來災難性的結果。
四、大數據就業主要有哪些方向，待遇如何？
主要是開發，編寫大數據處理程序
比如mapreduce編寫，hbase數據庫操作，hive程序。。storm也是寫Java程序等等。。主要還是面向開發。spark可能會寫Scala程序
開發啊。。數據量大，併發高項目大型架構師、技術總監、jd，阿里等互聯網公司技術總監，肯定是得會這些大數據技術的，學生以後學完不論是在上市公司還是其他公司這些項目都是非常不錯的
開發類：
Storm開發工程師：
薪資：15K-25K
職位介紹：Storm開發工程師主要負責數據的實時處理、計算、存儲等開發業務。場景如：實時統計交易量，實時統計網站pv量等。將數據從源頭根據業務處理成需要的格式或者得到分析的結果，然後存儲或者展示出來。需要的技術有：Strom底層架構和原理，分佈式存儲系統HDFS，分佈式數據庫等。
機器學習工程師：
薪資：25K-40K
職位介紹：機器學習工程師主要負責根據業務需求，結合不同算法的特點訓練模型，利用算法實現程序自動學習，對未來業務場景做出預測或者分析，以輔助決策。需要的技術有：數據統計，機器學習算法，大數據計算框架相關技術。
Spark開發工程師：
薪資：17K-35K
職位介紹：Spark開發工程師主要負責根據使用Spark技術開發實現相應的業務需求，其中包括離線計算，實時在線計算及SQL分析等。需要的技術有：Hadoop生態圈相關技術，SparkCore,SparkSQL，SparkStreaming等。
Hadoop開發工程師：
薪資：15K-35K
職位介紹：Hadoop開發工程師主要負責利用Hadoop生態圈相關技術根據業務通過編程實現對數據統計、計算及分析，將數據結果進行展示或存儲。需要的技術有：HDFS,Yarn,Hive,Hbase等。
算法工程師：
薪資：25K-40K
職位介紹：算法工程師主要負責算法的研發，包括信息分類，噪音識別，文本聚類，事件分析，機器翻譯等，同時還負責根據不同業務場景選擇、設計、優化算法及算法創新。需要的技術有：數據統計相關技術，機器學習各類算法，大數據相關技術等。
大數據平臺架構師：
大數據架構師：
薪資：25K-40K
職位介紹：大數據架構師主要負責根據公司業務和未來規劃做到技術的選型，在業務基礎上有全局的技術規劃，包括產品項目的需求分析，實現設計及實現系統整體架構，保障系統架構的合理性和可擴展性。需要的技術有：HDFS,Yarn,Hive,Hbase,MR,Spark,Storm等技術。
運維分析類：
大數據檢索工程師：
薪資：15K-30K
職位介紹：數據檢索工程師主要負責將分佈式中存儲的數據按照用戶指定或者業務的需
求將數據提取出來。數據檢索需要的技術有HDFS分佈式技術，Hive數據倉庫,Hbase分
布式數據庫等。
集群運維工程師：
薪資：15K-25K
職位介紹：運維工程師負責集群管理，優化系統架構及資源，提升部署效率等，最重要是保障服務的穩定性，高可用性，確保服務可以7*24小時不間斷給用戶提供服務。需要到的技術有：數據結構，算法，shell編程技術，python編程技術，分佈式存儲及計算相關技術等。
數據挖掘工程師：
薪資：17K-35K
職位介紹：數據挖掘工程師主要負責從現有的數據中提出數據的模式和模型，篩選出重要的數據信息，以用於機器學習建模分析，主要是挖據出數據變量之間的關係，數據挖掘是機器學習的基礎，與機器學習有一定聯繫。主要用到的技術有：分佈式存儲、計算技術，Python語言，機器學習算法，Spark技術等。
數據倉庫工程師：
薪資：15K-35K
職位介紹：數據倉庫工程師主要負責對數據進行抽取，轉換，加載存儲，以及數據的建模，數據服務優化，數據從數倉到前臺報表的展現。需要的技術有：Hadoop生態圈技術，Spark,Hive，Hbase等
最後為了讓大家更好的瞭解大數據，學習大數據，小編用了倆天時間整理了大數據，機器學習，人工智能等學習資料教程等，，，希望對愛學習的你有所幫助。
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如今的大數據不再是一個流行術語，在大數據行業火熱的發展下，大數據幾乎涉及到所有行業的發展。國家相繼出臺的一系列政策更是加快了大數據產業的落地，預計未來幾年大數據產業將會蓬勃發展。
未來大數據產業發展的趨勢之一：與雲計算、人工智能等前沿創新技術深度融合。大數據、雲計算、人工智能等前沿技術的產生和發展均來自社會生產方式的進步和信息技術產業的發展。而前沿技術的彼此融合將能實現超大規模計算、智能化自動化和海量數據的分析，在短時間內完成複雜度較高、精密度較高的信息處理。比如阿里巴巴的電子商務交易平臺能在雙 11 當天完成每秒鐘 17.5 萬筆訂單交易和每秒鐘 12 萬筆的訂單支付，主要歸功於融合了雲計算和大數據的“飛天平臺”。百度大腦也結合了雲計算、大數據、人工智能等多種技術，配合實現強大性能。
未來大數據行業發展趨勢之二：針對製造業的大數據解決方案不斷升級，助力智能製造。製造業產品的全生命週期從市場規劃、設計、製造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成了製造業大數據。除此以外，製造業大數據還具多源異構、多尺度、不確定、高噪聲等特徵。在《智能製造發展規劃 2016-2020》中，明確提出 2025 年前，推進智能製造實施“兩步走”戰略：“第一步，到 2020 年，智能製造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統制造業重點領域基本實現數字化製造，有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯進展;第二步，到 2025 年，智能製造支撐體系基本建立，重點產業初步實現智能轉型”。而在大數據細分市場中行業解決方案佔比最高達 34.3%，將在智能製造產業發展中起到重要作用。
未來大數據產業前景一片大好，如果你也想加入大數據行業，
三、大數據能做什麼？
預測，決策，為機器學習和人工智能提供支撐
預測從古代就做了，但是大數據做預測的核心是全樣本，多個維度的全樣本，交叉確認，人會說謊，在社交場合會隱藏部分內心，但這部分內心在日積月累的互聯網上總有絲竹馬跡會留下來，所以，越來越多的數據模型和數據會給出無限接近感知的結果。也就是可以讓計算機具有學習能力，機器學習就是設計一個一些讓計算機可以自動學習的算法，人工智能的核心是什麼？歸根到底是“計算機用大數據在代替人腦來思考；計算機可能比人腦思考的更全面和迅速
當然大數據的應用，不是一篇文章，簡單舉個例子就能說明白的，現在是數據為王的時代，我們現在才真正開始體會“數據最有說服力"的魅力所在，我認為，數據的作用待開發的地方太多了，數據的作用，未來不可限量，沒法預測，也不敢預測，只能期待。我想未來大量的數據真的是一件“可怕”的事情，人類還需要把這些數據應用在生產上，否則，會帶來災難性的結果。
四、大數據就業主要有哪些方向，待遇如何？
主要是開發，編寫大數據處理程序
比如mapreduce編寫，hbase數據庫操作，hive程序。。storm也是寫Java程序等等。。主要還是面向開發。spark可能會寫Scala程序
開發啊。。數據量大，併發高項目大型架構師、技術總監、jd，阿里等互聯網公司技術總監，肯定是得會這些大數據技術的，學生以後學完不論是在上市公司還是其他公司這些項目都是非常不錯的
開發類：
Storm開發工程師：
薪資：15K-25K
職位介紹：Storm開發工程師主要負責數據的實時處理、計算、存儲等開發業務。場景如：實時統計交易量，實時統計網站pv量等。將數據從源頭根據業務處理成需要的格式或者得到分析的結果，然後存儲或者展示出來。需要的技術有：Strom底層架構和原理，分佈式存儲系統HDFS，分佈式數據庫等。
機器學習工程師：
薪資：25K-40K
職位介紹：機器學習工程師主要負責根據業務需求，結合不同算法的特點訓練模型，利用算法實現程序自動學習，對未來業務場景做出預測或者分析，以輔助決策。需要的技術有：數據統計，機器學習算法，大數據計算框架相關技術。
Spark開發工程師：
薪資：17K-35K
職位介紹：Spark開發工程師主要負責根據使用Spark技術開發實現相應的業務需求，其中包括離線計算，實時在線計算及SQL分析等。需要的技術有：Hadoop生態圈相關技術，SparkCore,SparkSQL，SparkStreaming等。
Hadoop開發工程師：
薪資：15K-35K
職位介紹：Hadoop開發工程師主要負責利用Hadoop生態圈相關技術根據業務通過編程實現對數據統計、計算及分析，將數據結果進行展示或存儲。需要的技術有：HDFS,Yarn,Hive,Hbase等。
算法工程師：
薪資：25K-40K
職位介紹：算法工程師主要負責算法的研發，包括信息分類，噪音識別，文本聚類，事件分析，機器翻譯等，同時還負責根據不同業務場景選擇、設計、優化算法及算法創新。需要的技術有：數據統計相關技術，機器學習各類算法，大數據相關技術等。
大數據平臺架構師：
大數據架構師：
薪資：25K-40K
職位介紹：大數據架構師主要負責根據公司業務和未來規劃做到技術的選型，在業務基礎上有全局的技術規劃，包括產品項目的需求分析，實現設計及實現系統整體架構，保障系統架構的合理性和可擴展性。需要的技術有：HDFS,Yarn,Hive,Hbase,MR,Spark,Storm等技術。
運維分析類：
大數據檢索工程師：
薪資：15K-30K
職位介紹：數據檢索工程師主要負責將分佈式中存儲的數據按照用戶指定或者業務的需
求將數據提取出來。數據檢索需要的技術有HDFS分佈式技術，Hive數據倉庫,Hbase分
布式數據庫等。
集群運維工程師：
薪資：15K-25K
職位介紹：運維工程師負責集群管理，優化系統架構及資源，提升部署效率等，最重要是保障服務的穩定性，高可用性，確保服務可以7*24小時不間斷給用戶提供服務。需要到的技術有：數據結構，算法，shell編程技術，python編程技術，分佈式存儲及計算相關技術等。
數據挖掘工程師：
薪資：17K-35K
職位介紹：數據挖掘工程師主要負責從現有的數據中提出數據的模式和模型，篩選出重要的數據信息，以用於機器學習建模分析，主要是挖據出數據變量之間的關係，數據挖掘是機器學習的基礎，與機器學習有一定聯繫。主要用到的技術有：分佈式存儲、計算技術，Python語言，機器學習算法，Spark技術等。
數據倉庫工程師：
薪資：15K-35K
職位介紹：數據倉庫工程師主要負責對數據進行抽取，轉換，加載存儲，以及數據的建模，數據服務優化，數據從數倉到前臺報表的展現。需要的技術有：Hadoop生態圈技術，Spark,Hive，Hbase等
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