贵州大数据发展的前景

『壹』 大数据行业的发展前景怎么样

这个不但要看行业的发展，还要看你自己的技术怎样，这几年大数据是非常火的，企业对内大数据开发人员的要容求也比较高，你不但要非常熟悉hadoop生态（HDFS，hive，hbase，spark等等），其次你的编程基础也要非常好，要会liunx,java、Scala或者python，熟悉常用的框架，还有最重要的就是工作经验，学历等。
《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，把大数据作为基础性战略资源。据中国商委会统计，中国基础数据分析人才缺口达到一百五十万之巨，这是很大的一个人才缺口。大数据发展前景很不错，大数据人才比一般的软件开发人员平均薪资要高30%左右，并且在持续的增长。

『贰』 大数据未来发展趋势如何

趋势一：数据的资源化

什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

另外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。

『叁』 大数据未来的发展前景怎么样

大数据分析专职岗位有：大数据分析师，大数据分析员，大数据分析主管等，为内企业决策层提容供详细和准确的数据依据。
首先来说人才缺口，未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会越来越大，缺的人多了，自然好就业。
然后来看职位薪资，普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。
接着来看行业前景，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。
最后看看最实际的问题，企业需求，BAT、滴滴、今日头条重金招贤纳士，急寻大数据人才，校招年薪水平均再30万以上，80%中小型企业大数据建设已经起步，需求量大增。有大企业需求，未来的就业前景自然不言而喻。
大数据发展前景是非常不错的

『肆』 大数据行业发展前景如何

作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。预计到2020年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

大数据行业发展前景很好，大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要来说的话，当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。

『伍』 大数据专业的发展前景怎么样

前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。

大数据的择业岗位有：

1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

『陆』 贵州选择大数据产业并取得长远发展的原因是什么哪些是先天优势,哪些是后天

摘要 贵州发展大数据的优势主要有：

『柒』 大数据未来的前景怎么样

随着互联网时代的到来，人们愈发认识到现代科技与计算机技术的重要性，无论是互联网头部企业对IT技术的研发应用还是普通企业的发展需要都可以看出IT行业正处于如日中天的发展态势下，行业竞争同样十分激烈。
大数据已经成为人们耳熟能详的IT业术语了，近年来大数据的发展态势也越来越好，大数据俨然已经成为行业流行趋势。

大数据是当今社会发展所独有的产物，正是因为在日常生产、生活当中每天都会产生海量的数据，且提取其中有价值的数据能够帮助企业运营决策，才产生了大数据需求。大数据以互联网上产生的数据为基础，兼具海量化、多样化、快速化、价值化四大特点，正因为通过对批量数据的提取处理、应用到相关领域能够取得突破性进展，大数据逐渐成为IT行业流行趋势。
根据当前的发展状况来看，人工智能、云计算、云端迁移、大数据的业务连续性将会是行业关注的重点，在专业靠谱的教育机构培训完就业也非常好的，建议你找入学签订就业协议的培训机构，保障自己的就业，目前很多培训机构都提供就业保障，

『捌』 贵州为什么要发展大数据产业有哪些优势

一是气候环境优良的生态优势。优良的生态环境为发展大数据基础设施提供了独特的优势。
二是水煤资源丰富，电力价格低廉的能源优势。能源优势能够为大数据企业提供廉价、稳定的电力资源，降低企业运行成本。
三是地理位置和交通便利的优势。持续优化的交通条件，使贵州省经济走廊的地位进一步凸显。
四是具有西部重要增长极、内陆开放新高地的战略优势。

『玖』 大数据发展的前景怎么样

大数据主要的三大就业方向：
大数据系统研发类人才；

大数据应用开发类人才；

大数据分析类人才。

大数据十大就业职位：
一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化（前端展现）工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测（数据挖掘）分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

『拾』 贵州选择大数据产业并取得长远发展的原因是什么

摘要 近两年大数据成为了一个热门产业，无论是国内还是国外都在谈论这个话题，大数据产业的发展前景广阔。在中国大数据发展报告中，在大数据领域最有竞争力的五个城市分别是，北京、广东、浙江、上海以及贵州。北上广作为一线城市，高新技术发展的摇篮，排在前五名并不意外，浙江互联网产业发达，需要大数据产业的支撑，所以发展的好也正常，不过贵州挺进前五想必大家都感到意外，那么到底是什么支撑着贵州的大数据产业？