大数据专业为什么不好就业，大数据技术与应用专业介绍和就业前景分析

专业大数据挖掘分析——助力小微企业发现价值

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一、大数据专业为什么不好就业

大数据专业不好就业的原因：行业竞争激烈、就业市场需求不足和缺乏相关工作经验。

1、行业竞争激烈：随着大数据产业的迅猛发展，越来越多的人选择学习大数据专业，导致就业市场竞争加剧。毕业生数量增加，而岗位空缺相对有限，使得找到一份满意的工作变得更加困难。

2、就业市场需求不足：尽管大数据技术在许多行业中得到了广泛应用，但某些地区或行业对大数据专业人才的需求可能相对较少。特别是在一些发展水平较低或传统行业比较集中的地区，大数据岗位可能相对较少，导致就业机会有限。

3、缺乏相关工作经验：大数据领域对于从业者的要求较高，需要掌握复杂的数据处理和分析技术。缺乏相关工作经验的毕业生可能在就业时面临一定的竞争劣势。雇主更倾向于选择有实践经验的候选人，这使得毕业生很难进入大数据领域。

大数据专业简介如下

1、专业概述：大数据专业是以大数据技术为核心，研究和应用大规模数据的获取、存储、处理、分析和可视化等技术和方法的学科。

2、学科内容：大数据专业的学科内容包括数据采集和处理、数据挖掘和分析、数据可视化、机器学习、人工智能等。学生将学习数据管理技术、统计分析方法、数据挖掘算法以及相关的编程语言和工具等，掌握大数据的处理和分析能力。

3、就业前景：随着数字化时代的到来，大数据专业具有广泛的就业前景。大数据专业人才在各个行业中都有需求，包括金融、电子商务、医疗、能源、市场营销等。毕业生可以在数据分析师、数据工程师、大数据架构师、业务分析师等领域找到就业机会。

二、专科学大数据好就业吗

专科学大数据是好就业的。

专科大数据技术的就业前景相对较好。随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织需要处理和分析海量的数据，因此对于具备大数据技术的人才需求也在不断增加。

专科大数据技术专业培养学生掌握数据处理、数据分析、数据挖掘等相关技能，能够胜任大数据领域的工作岗位。大数据技术包括数据分析师、数据工程师、数据挖掘工程师、数据科学家等职位，这些职位在各个行业都有需求，包括金融、电商、医疗、物流等。

扩展知识：

大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于大数据研究机构Gartner给出了这样的定义。

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据技术与应用专业介绍和就业前景分析

原创2021-07-1412:01·一字师全日制专科专升本大数据技术与应用高职扩招

专业简介

随着网络和信息技术的不断普及，人类生产生的数据量正在呈指数级增长。大量的新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些海量的数据已经远远超出人力所能处理的范畴，怎么管理和使用这些数据，让他们发挥应有的作用？这样大数据概念就应运而生。

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

大数据特征

1．Volume（大量）

大数据的特征首先就是数据规模大。随着互联网、物联网、移动互联技术的发展，人和事物的所有轨迹都可以被记录下来，数据呈现出爆发性增长。数据量的存储单位从过去的GB到TB、甚至达到了PB、EB。

2．Variety（多样）

数据来源的广泛性，决定了数据形式的多样性。大数据可以分为三类，一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。有统计显示，目前结构化数据占据整个互联网数据量的75%以上，而产生价值的大数据，往往是这些非结构化数据。

3．Velocity（高速）

数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。与以往的报纸、书信等传统数据载体生产传播方式不同，在大数据时代，大数据的交换和传播主要是通过互联网和云计算等方式实现的，其生产和传播数据的速度是非常迅速的。另外，大数据还要求处理数据的响应速度要快，例如，上亿条数据的分析必须在几秒内完成。数据的输入、处理与丢弃必须立刻见效，几乎无延迟、

4．Value（价值）

大数据的核心特征是价值，其实价值密度的高低和数据总量的大小是成反比的，即数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据总量越大。任何有价值的信息的提取依托的就是海量的基础数据，当然目前大数据背景下有个未解决的问题，如何通过强大的机器算法更迅速的在海量数据中完成数据的价值提纯。

大数据发展趋势分析

根据监测统计，2018年全球的数据总量为30.2ZB（1个ZB等于十几万亿亿字节），目前全球数据的增长速度在每年40%左右，预计2020年全球的数据总量将达到58ZB。人类社会继蒸汽时代、电气时代和网络时代之后，正加速跨进大数据时代。

1、开源软件和产业垂直整合，最大限度获得商业利润。

2、非结构化大数据处理分析成为难点和重点，滋生出以在线云服务的方式提供信息监测、统计分析、关系挖局、传播效果评估等一些列服务。

3、大企业的定制化解决方案，推动了大数据标准化和产品化解决方案市场的发展。

大数据技术应用领域

1、公共领域

电力行业、智能交通、电子政务、司法系统四个方面。

2、互联网

电子商务、网络广告、网络新闻和搜索引擎、旅行预订、社交网络、网络视频、网络音乐和网络游戏。

3、智慧城市

4、金融行业

专业人才需求分析

在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡（Mckinsey）出具的一份详细分析报告显示，截止2019年，大数据领域的工作需求急剧扩大，工作岗位激增，大数据科学家的缺口在14万~19万之间。而动地利用大数据做决策的分析师及经理的岗位缺口达到150万左右。

专业培养目标

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

经过本专业的人才培养学生逐步成长为：

A、大数据可视化工程师

B、大数据运维工程师

C、大数据分析工程师

以上就是对大数据技术与应用这个专业的介绍和就业前景的分析，欢迎大家在评论区留言讨论和补充和为我点赞加关注。

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