最近幾年，各種大數據和人工智能應用非常火爆，帶火了相關產業和專業，越來越多的高校都陸續開設了大數據專業，為社會培養相關人才。
但是，對于大多數普通人來說，對“大數據”專業比較陌生，多少感覺有些神秘，那么，學習大數據專業畢業之后，到底在社會上可以從事哪些工作呢？就業前景怎么樣呢？
在未來五至十年，與“大數據”相關的技術將逐漸成為互聯網時代的核心競爭力之一，這些技能可以適用于數據分析、數據處理、數據挖掘等領域，具體來說包括以下幾個熱門就業方向。
一、數據工程師
數據工程師主要負責數據的收集、存儲和處理，需要熟悉大數據技術的基本概念和架構，如Hadoop、Spark等。工作內容包括數據整合、清洗、轉換、翻譯和導入，以及設定數據的處理管道和工作流程。
這樣說似乎有點不好理解，舉個例子就是百度，百度的蜘蛛需要從各種網站抓取數據，然后分類、整理，存儲到自己的數據庫中，供其它用戶檢索，這個過程就類似于數據工程師的工作。
二、數據分析師
數據分析師主要負責對數據進行分析和解釋，幫助企業了解客戶需求、市場趨勢和業務變化等。從事這類職業需要具備較高的數理統計學、計算機科學、商業分析和市場研究等方面的專業知識，同時需要熟練掌握各種數據分析工具和技術。
三、人工智能工程師
人工智能工程師主要負責利用各種機器學習、深度學習等技術來解決各種實際問題。他們需要熟悉各種機器學習算法和框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，并能夠分析和優化算法的性能和準確度。
四、云計算工程師
云計算工程師主要負責設計和維護云計算架構，幫助企業實現數據中心的自動化和虛擬化。這類工作崗位需要掌握云計算的基本概念、技術和服務，比如在國外很火的AWS、Azure、Google Cloud等。
五、數據科學家
數據科學家主要負責從數據中發現模式、趨勢和規律，并向客戶提取有價值的信息和知識。他們需要具備數據挖掘、機器學習、統計分析和商業洞察等方面的知識，要熟練掌握各種數據科學工具和技術。
六、 數據可視化工程師
數據可視化工程師主要負責將復雜的數據轉化為可視化的結果，以便用戶更好地理解和分析數據，需要掌握各種數據可視化工具和技術，比如Tableau、Power BI、D3.js等。
七、數據產品經理
數據產品經理主要負責組織內部的跨職能團隊的合作，以設計、構建和優化數據產品。他們需要了解市場需求、用戶需求和技術趨勢，以便提供高質量的產品，需要具備項目管理、市場推廣和團隊管理等方面的能力。
結論就是：在未來，大數據技術會逐漸向各類傳統產業滲透、融合，各類傳統產業都會采用這些技術來升級、重構，以提升生產力。市場對這類人才的需求非常大，因此，大數據專業的畢業生將來的就業前景非常廣闊，前途一片光明。
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