怎么还在纠结学Java还是python，未来大数据才是王道
未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。比如阿里巴巴的电子商务交易平台能在双 11 当天完成每秒钟 17.5 万笔订单交易和每秒钟 12 万笔的订单支付，主要归功于融合了云计算和大数据的“飞天平台”。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。
未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。
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三、大数据能做什么？
预测，决策，为机器学习和人工智能提供支撑
预测从古代就做了，但是大数据做预测的核心是全样本，多个维度的全样本，交叉确认，人会说谎，在社交场合会隐藏部分内心，但这部分内心在日积月累的互联网上总有丝竹马迹会留下来，所以，越来越多的数据模型和数据会给出无限接近感知的结果。也就是可以让计算机具有学习能力，机器学习就是设计一个一些让计算机可以自动学习的算法，人工智能的核心是什么？归根到底是“计算机用大数据在代替人脑来思考；计算机可能比人脑思考的更全面和迅速
当然大数据的应用，不是一篇文章，简单举个例子就能说明白的，现在是数据为王的时代，我们现在才真正开始体会“数据最有说服力"的魅力所在，我认为，数据的作用待开发的地方太多了，数据的作用，未来不可限量，没法预测，也不敢预测，只能期待。我想未来大量的数据真的是一件“可怕”的事情，人类还需要把这些数据应用在生产上，否则，会带来灾难性的结果。
四、大数据就业主要有哪些方向，待遇如何？
主要是开发，编写大数据处理程序
比如mapreduce编写，hbase数据库操作，hive程序。。storm也是写Java程序等等。。主要还是面向开发。spark可能会写Scala程序
开发啊。。数据量大，并发高项目大型架构师、技术总监、jd，阿里等互联网公司技术总监，肯定是得会这些大数据技术的，学生以后学完不论是在上市公司还是其他公司这些项目都是非常不错的
开发类：
Storm开发工程师：
薪资：15K-25K
职位介绍：Storm开发工程师主要负责数据的实时处理、计算、存储等开发业务。场景如：实时统计交易量，实时统计网站pv量等。将数据从源头根据业务处理成需要的格式或者得到分析的结果，然后存储或者展示出来。需要的技术有：Strom底层架构和原理，分布式存储系统HDFS，分布式数据库等。
机器学习工程师：
薪资：25K-40K
职位介绍：机器学习工程师主要负责根据业务需求，结合不同算法的特点训练模型，利用算法实现程序自动学习，对未来业务场景做出预测或者分析，以辅助决策。需要的技术有：数据统计，机器学习算法，大数据计算框架相关技术。
Spark开发工程师：
薪资：17K-35K
职位介绍：Spark开发工程师主要负责根据使用Spark技术开发实现相应的业务需求，其中包括离线计算，实时在线计算及SQL分析等。需要的技术有：Hadoop生态圈相关技术，SparkCore,SparkSQL，SparkStreaming等。
Hadoop开发工程师：
薪资：15K-35K
职位介绍：Hadoop开发工程师主要负责利用Hadoop生态圈相关技术根据业务通过编程实现对数据统计、计算及分析，将数据结果进行展示或存储。需要的技术有：HDFS,Yarn,Hive,Hbase等。
算法工程师：
薪资：25K-40K
职位介绍：算法工程师主要负责算法的研发，包括信息分类，噪音识别，文本聚类，事件分析，机器翻译等，同时还负责根据不同业务场景选择、设计、优化算法及算法创新。需要的技术有：数据统计相关技术，机器学习各类算法，大数据相关技术等。
大数据平台架构师：
大数据架构师：
薪资：25K-40K
职位介绍：大数据架构师主要负责根据公司业务和未来规划做到技术的选型，在业务基础上有全局的技术规划，包括产品项目的需求分析，实现设计及实现系统整体架构，保障系统架构的合理性和可扩展性。需要的技术有：HDFS,Yarn,Hive,Hbase,MR,Spark,Storm等技术。
运维分析类：
大数据检索工程师：
薪资：15K-30K
职位介绍：数据检索工程师主要负责将分布式中存储的数据按照用户指定或者业务的需
求将数据提取出来。数据检索需要的技术有HDFS分布式技术，Hive数据仓库,Hbase分
布式数据库等。
集群运维工程师：
薪资：15K-25K
职位介绍：运维工程师负责集群管理，优化系统架构及资源，提升部署效率等，最重要是保障服务的稳定性，高可用性，确保服务可以7*24小时不间断给用户提供服务。需要到的技术有：数据结构，算法，shell编程技术，python编程技术，分布式存储及计算相关技术等。
数据挖掘工程师：
薪资：17K-35K
职位介绍：数据挖掘工程师主要负责从现有的数据中提出数据的模式和模型，筛选出重要的数据信息，以用于机器学习建模分析，主要是挖据出数据变量之间的关系，数据挖掘是机器学习的基础，与机器学习有一定联系。主要用到的技术有：分布式存储、计算技术，Python语言，机器学习算法，Spark技术等。
数据仓库工程师：
薪资：15K-35K
职位介绍：数据仓库工程师主要负责对数据进行抽取，转换，加载存储，以及数据的建模，数据服务优化，数据从数仓到前台报表的展现。需要的技术有：Hadoop生态圈技术，Spark,Hive，Hbase等
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