最近几年,各种大数据和AI应用非常火爆,带火了相关产业和专业,慢慢的变多的高校都陆续开设了大数据专业,为社会培养相关人才。
但是,对于大多数普通人来说,对“大数据”专业比较陌生,多少感觉有些神秘,那么,学习大数据专业毕业之后,到底在社会上能从事哪些工作呢?工作前途怎么样呢?
在未来五至十年,与“大数据”相关的技术将慢慢的变成为互联网时代的核心竞争力之一,这些技能可以适用于数据分析、数据处理、数据挖掘等领域,具体来说包括以下几个热门就业方向。
数据工程师主要负责数据的收集、存储和处理,需要熟悉大数据技术的基本概念和架构,如Hadoop、Spark等。工作内容有数据整合、清洗、转换、翻译和导入,以及设定数据的处理管道和工作流程。
这样说似乎有点不好理解,举个例子就是百度,百度的蜘蛛需要从各种网站抓取数据,然后分类、整理,存储到自己的数据库中,供其它用户检索,这样的一个过程就类似于数据工程师的工作。
数据分析师主要负责对数据来进行分析和解释,帮企业了解客户的真实需求、市场趋势和业务变化等。从事这类职业需要具备较高的数理统计学、计算机科学、商业分析和市场研究等方面的专业相关知识,同时需要熟练掌握各种数据分析工具和技术。
人工智能工程师主要负责利用各种机器学习、深度学习等技术来解决各种实际问题。他们要熟悉各种机器学习算法和框架,如TensorFlow、Keras、PyTorch等,并能够分析和优化算法的性能和准确度。
云计算工程师主要负责设计和维护云计算架构,帮企业实现数据中心的自动化和虚拟化。这类工作岗位要掌握云计算的基本概念、技术和服务,比如在国外很火的AWS、Azure、Google Cloud等。
数据科学家主要负责从数据中发现模式、趋势和规律,并向客户提取有价值的信息和知识。他们要具备数据挖掘、机器学习、统计分析和商业洞察等方面的知识,要熟练掌握各种数据科学工具和技术。
数据可视化工程师主要负责将复杂的数据转化为可视化的结果,以便用户更好地理解和分析数据,要掌握各种数据可视化工具和技术,比如Tableau、Power BI、D3.js等。
数据产品经理主要负责组织内部的跨职能团队的合作,以设计、构建和优化数据产品。他们要了解市场需求、客户的真实需求和技术趋势,以便提供高质量的产品,需要具备项目管理、市场推广和团队管理等方面的能力。
结论就是:在未来,大数据技术会逐渐向各类传统产业渗透、融合,各类传统产业都会采用这些技术来升级、重构,以提升生产力。市场对这类人才的需求非常大,因此,大数据专业的毕业生将来的工作前途非常广阔,前途一片光明。