大数据专业就业前景怎么样？

大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

判断一个行业是否好就业，首先会考虑找工作的难易度，如果市场需求量大，但是该行业人才又较为稀少，那么这个行业的就业率就会很高。大数据恰恰属于这一类行业。

近年来，信息化当道、国家大力发展数据产业，使得越来越多的企业开始重视数据带来的收益，数据再也不是一串串冷冰冰的数字，而是变成了企业高管手中的香饽饽，这就必然会加大了市场对数据行业专业人才的需求；但国内真正开设了系统性的数据方面教导的学院却是寥寥无几，这样的供需不平衡就会导致数据行业产生一个较大的人才缺口，为后续的数据人才的就业提供了便捷。

按照职业的发展方向可以分为：

1、大数据开发方向：

涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；

数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、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；

2、大数据运维和云计算方向：

涉及的岗位诸如大数据运维工程师等；

这其中，数据挖掘，数据分析这一块是最容易入门，也是人才缺口最大的一块发展方向。很多大型的企业都会借助一些BI工具，诸如国外很有名气的Tableau、PowerBI，国内的黑马DataFocus、FineBI、永洪BI等等，来协助进行数据分析。而大数据分析师，就是需要熟练操作运用这些BI工具，将数据的价值最大化。

如果你是合格的大数据开发技术人员，那当然有高薪的工作，并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的，那需要看你学习怎么样。

目前大数据培训相对其他培训项目要好就业，

因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的，

而大数据在最近两年才大力发展，并且在各领域蔓延，

因此所产生的人才缺口巨大，而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才，又特别的少；

应用越来越广，技术人才却产生较慢，刚培训的人员，只能适应基本的软件操作和理论基础；

还达不到企业要完成复杂业务的技术需求；

所以培训入门快，拿薪资快，但只是一时，进入企业，不努力学习是跟不上发展与用人需求的。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，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。
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和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
大数据专业人才就业薪资：
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%。
北京大数据开发平均工资：¥ 30230/月。
北京hadoop平均工资：¥ 20130/月，取自 1734 份样本。
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%。

未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

大数据主要就业方向

2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制，其中第六条就是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。

“大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，强调的是数据的应用，侧重于统计层面内容会多一些。比如做产品经理，可以通过数据建立金融模型，来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术，主要是围绕大数据平台系统级的研发，偏开发层面。”华迎教授介绍：“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来，分为以下几个步骤：数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。在这个应用流程中，毕业生可以根据自己的兴趣和特长，在不同的环节选择就业。”

目前大数据人才培养涉及到两方面问题：交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配；学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。 教育和市场发展总是有一定差距，由于复合型人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。

在大数据领域，相关专业的毕业生有着非常广泛的从业选择。从国防部、互联网创业公司到金融机构，从零售金融到互联网电商，从医疗制造到交通检测，都需要大数据项目来做创新驱动，对大数据的需求无处不在，其岗位报酬也非常丰厚。

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