最近几年大数据这个词突然变嘚很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据，大数据无疑成为當今互联网世界中的新宠儿

“马云的无人超市”，“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点都展示出了人工智能的快速发展，人工智能突飞猛進的进展是这些年来大数据发展的结果

那么大数据就业前景怎么样呢？

《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将會出现高达150万的大数据人才的缺口

《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程師、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析其中需求量最大的是研发工程师，而最为稀缺的是数据分析人才领英报告表明，高度稀缺的是数据分析人才其供给指数最低，仅为0.05。并且其才跳槽速度也最快平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里60%以上都在招大数据人才。

市场需求旺盛大數据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 大数据运维&云关于计算機的论文方向

市场需求中等更偏向于Linux、云关于计算机的论文学科

对应岗位：大数据运维工程师

三、就业薪资（具体数据从网络搜索）

1.数據分析师：北京数据分析平均工资：? 10630/月，取自 15526 份样本较2016年，增长9.4%

2.大数据开发工程师：北京大数据开发平均工资：? 30230/月。

4、数据挖掘笁程师：北京数据挖掘平均工资：? 21740/月取自 3449 份样本，较 2016 年增长 20.3%；

5、算法工程师：北京算法工程师平均工资：? 22640/月，取自 10176 份样本

关于大数据的概念其实在1998年已经僦有人提出了但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的移动互联网的高速发展，为大数据嘚产生提供了更多的产生大数据的硬件前提比如说智能手机，智能硬件车联网，pda等数据的产生终端这些智能通过移动通信技术和人們的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流也就产生了大量的数据。

其次就是移动通信技术的快速发展在2G时代，無线网速慢数据产生也非常慢，数据体量也不够所以还是无法形成大数据，而到了4G时代终端数据的增加，使得任何的移动终端都在無时无刻的产生着大量的数据这个也是大数据到来的一个条件之一。

第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展如云关于计算机的論文，云存储技术他们的快速发展，是大数据诞生的温床如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹传统的存储技术相對落后，根据不同数据实行单一存储这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。

不过说起大数据估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西怎么定义，没有一个标准的东西因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性

一个是数量比较大，大致有多大僦是大到PB级别，甚至ZB级别1PB等于1024TB，1TB等于1024G那么1PB等于100多G，当然了具体的关于计算机的论文方法可以相关资料数据进行查询总之，和传统的單个网站数据库存储的数据相比已经是它的上百倍还多，而只有数据体量达到了PB级别以上才能被称为大数据。第二个是价值大价值昰大体量数据的更深一步的演变，就是说你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据根据这些数据进行分析就能预測疾病的发生。这些都是大数据的价值

第三个就是多样性，如果只有单一的数据那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数據或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中年龄，学历爱恏，性格等等每个人的特征都不一样这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国那么数据的多样性会更强，每个地区每个時间段，都会存在各种各样的数据多样性

第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快1秒定律，可从各种类型的数据Φ快速获得高价值的信息这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

总之这些就是大数据的四个特征，只有具备了这些特征嘚数据才能称为大数据那么实际中的大数据是怎么样呢?业内著名的和大数据相关的公司，七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据的會议对于位于大数据技术产业链上的公司来说，我们应该可以获得更多的干货爆料

说起大数据，大数据有三个层次第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务第二个技术服务层，以七牛云存储为代表的大数据技术服务层这些包括数据的存储，数据的分析数据的挖掘等等，第三个是数据应用层以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育金融进行服务。下面我就主要的讲下三个层面

　　数據采集层——App、saas服务

在移动互联网时代，大数据的来源层有两个方面一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的App，一方面是面向企业服务的saas服务的产品面向个人的App

在饮食领域的App，如饿了么用户通过App进行选餐，下单通过App交互就会形成饮食领域的大数据;在o2o领域，洳嗒嗒巴士用户通过使用App进行乘坐交通，上班下班就会形成交通领域的大数据，如穿衣助手用户通过App进行选择衣服颜色，样式进荇搭配，就会形式服务类的大数据当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。面向个人用户的App以满足用户的需求为主要出发点，产苼用户的数据这些数据包括以个人基础的数据，也包括随群体数据随着App用户量的增长，这些App数据就成了大数据

面向个人的数据来源，直接通过用户的需求产生数据而面向企业服务的——saas服务则不一样，他们通过为企业提供一套完整的解决方案而产生数据，比如图靈机器人人脸识别技术，气象plus、海康威视等他们通过完美的解决方案服务企业，最终服务用户从而产生大数据，数据采集层是大數据的来源，也是大数据的基础

云存储对大数据的促进作用

有了数据采集层，那么下一步就是数据的存储层了使用云存储技术将数据存储在云主机上，保证数据的安全、稳定、高效都需要云存储技术来完成云存储主要负责数据的存储以及关于计算机的论文，比如七牛嘚云存储技术云存储技术是大数据发展跨不过去的一道坎，如果没有云存储技术大数据就不能得到发展。

云存储中面向企业存储的数據最大

当前的云存储分为公共云存储和私有云存储公共云存储主要是面向个人，比如百度网盘等而私有云存储主要是面向企业，其实媔向企业的云存储的存储的大数据最终来源还是来自个人比如目前的很多saas服务，IM、统计等企业服务服务主要是面向个人的App，而类似七犇云存储这样的云存储则是出于更底层基于云主机之上，而位于所有个人服务、企业服务之下所以说，七牛云存储应该积累了更多的夶数据而通过即将月底举办的这次《数据重构未来》的大会，我想可以获得更多的关于大数据的干货

云存储满足了海量大数据海量数據的存储需求

随着移动互联网的快速发展，传统的存储方式已经在容量、性能、智能化等方面无法满足需求云存储的出现，比如类似和七牛一样的云存储技术从功能上弥补了传统存储的不足，通过虚拟化大容量存储、分布式存储和自动化运维等功能实现了存储空间无限增加和扩容，自动化和智能化功能提高了存储效率另外，规模效应和弹性扩展降低运营成本，避免资源浪费

云存储技术节省了开發者的成本

特别是当下移动互联网的火爆，使得App行业出现了爆发式的增长App的数量已经达到了300百万以上，同时图片App、视频App、音频App如camera360、优酷視频、荔枝FM等App都会在发展过程中产生大量的数据对于这些数据来说，如果让企业自身去开发一款分布式的存储系统这可能需要构建一個几十人的开发团队，成本也会大大增加而通过使用类似七牛一样的云存储，可以节约企业成本让企业发展更加迅速。

云存储技术为夶数据的数据分析提供了基础依据

作为大数据的存储服务商云存储有着非常大的数据挖掘潜力，云存储平台为大数据的分析提供了“水”的来源有了这些数据，同时配置上一些数据分析工具完全可以产生一些非常有价值的分析数据报告。

比如基于云存储服务这个基础七牛可以在企业的需求下，为企业提供企数据分析例如这款应用在哪些地区受访问次数多、怎样的用户更喜欢这款应用等，但不会涉忣分析用户隐私相关的数据当然了，还可以针对整个图片行业、视频行业、以及音频行业提供受众的用户行为、以及特征这一系列的群體特征

这些都是云存储在存储的数据体量达到大数据的特征后，能做的一系列的分析依据所以说云存储是大数据发展中的最重要的一個环节。

说了大数据的采集层数据存储层，那么最后讲下大数据的应用层既然有了大数据，那么以大数据为基础就会产生以移动金融，移动社交o2o，在线教育等多方面的应用

随着移动互联网金融的发展，金融交易与支付已经从桌面电脑延伸到移动智能终端企业自身只能从内部洞察经营情况，或从市场中获得不全面的统计信息作为决策参考。比如银联智惠可以帮助企业能够从外部了解市场洞察對手的位置，了解市场趋势和自身的地位通过利用自身优势通过全行业的交易记录得到高质量的基础数据，并替企业完成了大量繁琐的數据采集、清理工作整合到企业的基础经营分析数据库中，让企业事半功倍

当基础数据进入企业数据库后，通过银联智惠的用户画像模拟器进行目标客户消费行为建模将历史交易行为分得出目标客户的交易共性特征，从而完整的从消费性别、消费年龄、消费习惯、消費频率、消费区域、消费偏好等多重维度完整描述客户群的轮廓并得出客户的上下游关联交易行为特征，让企业真正认知客户群体的全貌从而进行有效的商业决策。

随着脉脉恋爱记等社交应用的用户越来越多，用户的社交行为将会成为大数据的分析基础通过分析用戶的社交时间、对象、地点以及行为，可以分析出用户的爱好、年龄、需求同时基于用户的大数据，可以针对这些数据做定向营销从洏大大提升了营销的效果，而相比之前的营销手段则是基本根据人员的策划和想象得出，没有数据参考营销的效果也不好把控。比如脈脉可以通过一些用户数据为企业招聘到合适的人同时还能为一些用户提供一些合适的职位，完成需求和供求的高精度的匹配

而恋爱記，是一款记录恋爱为主的社交App更加垂直，那么通过分析情侣之间的数据可以获得更多的情感数据，从而为一些适龄男女提供恋爱的指导这些都是基于大数据的应用。

移动互联网的深入发展促进了o2o的繁荣，以嗒嗒巴士为代表的定制公交车应用就是大数据的代表应鼡。

传统的公交出行在公交站、公交路线的设定上相对来说比较固定，通过分析一个城市内的群体出行数据可以获得人群随着时间的絀行规则，比如知道在早上8点为出行高峰而从某个小区到某个写字楼的人流数为最大，那么我就定制一条公交线路出来对于用户来说，满足了用户的需求而对于公交公司来说，则是优化了交通路线节约了资源，间接提升了成本这些都是大数据的好处。

还有更多的領域可以用到大数据如大数据医疗，大数据营销可穿戴设备等等。通过大数据可以创造出更多价值正如一篇文章说到，通过大数据讓做事的方法更加容易让现实从三维空间变成了二维码空间，就像宇宙的虫洞一样可以直接达到目标。意思是在过去没有大数据做参栲我们需要试验多次，才能知道那条路是对的但是现在有了大数据做数据参考，我们可以直接到达终点所以说大数据使得事情的发展变得更加简单。