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。