大數據專業(yè)把人坑慘了（大數據畢業(yè)后去什么崗位就業(yè)）

大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發(fā)崗位，目前正逐漸從大數據平臺開發(fā)向大數據應用開發(fā)領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發(fā)崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發(fā)型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業(yè)機會也比較多。

判斷一個行業(yè)是否好就業(yè)，首先會考慮找工作的難易度，如果市場需求量大，但是該行業(yè)人才又較為稀少，那么這個行業(yè)的就業(yè)率就會很高。大數據恰恰屬于這一類行業(yè)。

近年來，信息化當道、國家大力發(fā)展數據產業(yè)，使得越來越多的企業(yè)開始重視數據帶來的收益，數據再也不是一串串冷冰冰的數字，而是變成了企業(yè)高管手中的香餑餑，這就必然會加大了市場對數據行業(yè)專業(yè)人才的需求；但國內真正開設了系統(tǒng)性的數據方面教導的學院卻是寥寥無幾，這樣的供需不平衡就會導致數據行業(yè)產生一個較大的人才缺口，為后續(xù)的數據人才的就業(yè)提供了便捷。

二、大數據專業(yè)怎么樣？

首先，大數據是一個比較典型的交叉學科，選擇大數據專業(yè)需要學習三大塊內容，包括數學、統(tǒng)計學和計算機，所以整體的知識量還是比較大的，而且也有一定的學習難度，如果數學基礎比較薄弱，選擇大數據專業(yè)還是要慎重一些。

大數據專業(yè)在專業(yè)課的設置上會涉及到很多計算機課程，包括程序設計、數據結構、算法設計、機器學習等內容，不同高校還會結合自身的實際情況，增加一些與大數據相關的課程，比如財經類大學往往還會設置一些經濟、金融類與大數據相結合的課程。

對于本科階段選擇大數據專業(yè)的同學來說，要想提升自身的就業(yè)競爭力，可以從以下幾個方面入手：

第一：選擇一個主攻方向。大數據專業(yè)雖然學習的內容比較多，但是本科階段的專業(yè)性并不算太強，如果學生沒有一個主攻方向，很容易導致知識面廣但是卻不精的情況，這對于就業(yè)會產生較大的影響。對于本科生來說，在選擇主攻方向的時候，可以結合自身的能力特點和興趣愛好，同時也要重點考慮一下學校的優(yōu)勢領域。

第二：重視程序開發(fā)能力的提升。當前大數據領域正在陸續(xù)釋放出很多開發(fā)崗位，相信隨著工業(yè)互聯網的發(fā)展，未來大數據開發(fā)崗位的人才需求量依然有較大的提升空間，所以重視程序開發(fā)能力會在一定程度上提升自身的就業(yè)競爭力。

第三：考研。當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以行業(yè)領域更關注以研究生為代表的高端人才，而且未來產業(yè)領域也會需要大量的高端應用型人才（專碩），所以大數據專業(yè)的本科生，如果想有更大的發(fā)展空間，可以考慮讀一下研究生。

三、大數據專業(yè)好嗎?？、

大數據屬于前沿技術，發(fā)展毋庸置疑！

大數據、云計算、人工智能都是目前互聯網行業(yè)的香餑餑。發(fā)展?jié)摿Υ?，人才需求多，薪資待遇高。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平臺核心技術、Hive開發(fā)、HBase開發(fā)；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發(fā)實戰(zhàn)，大數據系統(tǒng)管理優(yōu)化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟件學院等開設有大數據專業(yè)的學校。祝你學有所成，望采納。

課工場爆滿的大數據班級

四、數據科學與大數據技術專業(yè)主要學什么 好不好就業(yè)

大數據這些年非?；鸨?，很多人選擇報考大數據的相關專業(yè)。那么，數據科學與大數據技術專業(yè)學什么課程呢？下面我整理了一些相關信息，供大家參考！

數據科學與大數據技術專業(yè)學哪些課程

1.屬于交叉學科：以統(tǒng)計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫(yī)學、環(huán)境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據采集、分析、處理軟件，學習數學建模軟件及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業(yè)知識、有數據思維)。

2.基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課：離散數學、概率與統(tǒng)計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

數據科學與大數據技術專業(yè)好就業(yè)嗎

大數據被譽為“21世紀的新石油”，是國家戰(zhàn)略性資產，是21 世紀的“鉆石礦”。麥肯錫全球研究所把大數據看作“下一個創(chuàng)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。

人工智能是勢不可擋的發(fā)展趨勢，大數據技術又是人工智能的重要支撐。大數據科學將成為引領人工智能技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟及商業(yè)發(fā)展的核心。

數據科學與大數據技術專業(yè)報考建議

1、當下企業(yè)用人現象：一個專業(yè)集群對應一個行業(yè)熱點。大數據是交叉學科，走的是“復合型”培養(yǎng)路線，行業(yè)內從事相關職能的人專業(yè)背景各異。大數據作為人才培養(yǎng)方向在探索中，如果直接從各專業(yè)人才中遴選學苗開展碩士研究生階段的教育會更適合一些，直接開設本科階段的教育還相對不夠成熟。

2、人才培養(yǎng)與行業(yè)發(fā)展存在差距。由于教學大綱更新不會太及時，大數據人才7年畢業(yè)(本科四年、碩士研究生三年)后，所學恐怕落后于行業(yè)發(fā)展。

3、大數據人才的典型勝任特征：善于做需求分析、寫代碼;善于與人溝通，喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維;需要持續(xù)保持學習狀態(tài);內性格上能動能靜。

4、不同辦學層次的院校開設此專業(yè)，培養(yǎng)模式會有差異。例如，高職類院校學生由于數學基礎相對薄弱，會跟多偏向于工具的使用，如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;本科院校會傾向于大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學，在研究生段則會專攻某一技術領域，比如數據挖掘、數據分析、商業(yè)智能、人工智能等。

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