什么是大数据专业
1. 行业增速快 人才缺口大
随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。世界上90%的数据都是在过去的两年产生的，每隔2天人类创造的数据量就相当于从人类存在到2003年的数据量，海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。有研究表明，对于世界500强企业，每增加10%数据获取量，将提升超过6500万美元的净收入。
随着国务院《新一代人工智能发展规划》的发布，大数据、人工智能都已上升为国家战略，根据麦肯锡的分析报告，未来3到5年中国大数据人才缺口达到150万之多。2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，同比增长30%，2017年大数据核心产业规模为236亿元人民币，增速达到40.5%，2017年大数据核心产业规模为236速达到40.5%，预计未来几年增速将保持在30%以上。中国有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。
2. 什么是大数据？
在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。大数据就是对各种存储介质中海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，它已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的基础资源。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”，更好地辅助决策。
3. 大数据应用场景及就业方向
除了应用在大家熟知的电子商务，互联网金融外，大数据更重要的应用场景主要集中在人工智能方面，比如医疗数据分析与决策，自动驾驶，航空航天，智能家居，智能搜索，情绪识别等方面。
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。具体岗位如下：大数据系统架构师，hadoop开发工程师，大数据可视化工程师，大数据分析师，数据挖掘工程师，数据科学家等。大数据不仅有前途，还有钱途。根据2017年互联网人才薪酬报告，大数据行业以平均21.2k的月薪高居互联网行业榜首。
4. 大数据人才需具备的能力
大数据对人才能力的要求其实就是数学与统计的能力。优秀的大数据人才不仅需要算法编程能力更要具有扎实的数学基础。大数据人才需要系统地学习和掌握线性代数、概率论与数理统计、微积分、离散数学、最优化方法等数学知识，增强自身核心竞争力。
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