这如今是大数据时代，企业都开始数字化变革，前景肯定是好的。不光是金融、电子商务、软件开发、广告、市场营销，可以说无论是线上还是线下，企业对数据人才需求都是有增无减的。
你们可以到各种求职网站上看下，中级的大数据开发基本都是10k起的薪金。
一、大数据之后可以找到哪些工作？
只能说各个领域的工作都可以找到，包括金融、零售、医疗、科技、政府等...
仍然是举例子谈谈，不同领域都须要大数据做哪些：
金融：建行和金融机构可以用大数据剖析顾客的信用评分、风险管理、欺诈检查和投资策略。通过对交易数据、市场数据和顾客行为进行剖析，金融机构才能更好地管理风险并为顾客提供个性化分服务。
医疗：大数据在医疗领域的应用包括癌症预测、患者分层、药物研制、医疗保健服务优化。通过剖析病人的基因数据、生活形式和病程，大夫可以提早预测疾患风险并订制个性化的医治计划。
零售：大数据剖析消费者选购记录、网上搜索行为和社交媒体活动，便于更好地了解消费者需求，优化产品组合和订制有效的市场营销策略。
制造：制造商使用大数据剖析设备的传感数据、生产过程中的质量控制数据和供应链数据，以提升生产效率、降低成本和确保产品质量。
交通：通过剖析交通流量数据、道路状况和公共交通数据，交通部门可以更好地规划城市基础设施、优化交通流量和降低堵车。
政府：政府机构使用大数据剖析来改善公共服务、预测和应对自然水灾、制定新政和严打犯罪。比如，通过剖析犯罪数据、人口统计数据和社会经济数据，执法部门可以预测犯罪热点并布署资源以提升治安水平。
二、详细谈谈大数据相关的岗位有哪些
大数据工程师：负责建立、维护和优化大数据基础设施和数据处理管线。大数据工程师须要熟悉分布式系统、数据库技术和数据处理框架（如Hadoop、Spark等），并具备编程能力。数据科学家：运用统计学、机器学习、数据可视化和其他中级技术，为组织提供洞察力并支持业务决策。数据科学家须要具备统计学、编程和领域知识，以及良好的沟通和解决问题的能力。数据剖析师：负责搜集、整理和剖析数据，以辨识业务趋势、市场行为和消费者偏好等。数据剖析师须要熟悉数据剖析工具（如Excel、SQL等）、统计学和可视化技术，并具备批判性思维和沟通能力。机器学习工程师：负责开发、训练和布署机器学习模型，以解决实际问题。机器学习工程师须要熟悉机器学习算法、编程语言（如Python、R等）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。数据可视化专家：将数据转化为便于理解的图表、图形和仪表板，便于向非技术人员传达数据洞察。数据可视化专家须要把握可视化工具（如Tableau、D3.js等）和设计原则，并具备良好的沟通能力。数据构架师：设计和施行数据管理系统，以满足组织的数据需求和业务目标。数据构架师须要熟悉数据库技术、数据库房、数据集成和数据整治等领域。数据产品总监：负责规划、开发和管理基于数据的产品和服务。数据产品总监须要具备数据分析、项目管理和市场营销等多方面的技能。
以上只是大数据领域中常见职位的一部份，所以！大数据专业人士须要具备一定的编程、统计、领域知识和沟通能力，便于在这个领域取得成功。
三、大数据技术栈
大数据技术栈包括许多不同的工具和框架，用于处理、存储和剖析大量数据。以下是一些常见的大数据技术栈组件：
数据储存和处理：数据库和数据库房：数据集成和ETL（提取、转换、加载）：机器学习和数据挖掘：数据可视化：编程语言：数据管线和工作流调度：分布式估算平台：数据湖和数据整治：实时剖析和流处理：四、大数据入门学习
上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据搜集、数据储存、数据处理、数据应用等主要环节。
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