在這個年代，誰能最快速有效地獲取大數據，提取大數據，處理大數據，再變成商業資源，那他就能成為大數據時代的王者。大數據平臺開發、大數據分析師(BI)、大數據運維、大數據處理(ETL)、大數據組件開發(偏大數據組件底層)，大數據領域的技術崗位主要集中在大數據開發、大數據分析和大數據運維等領域，從近兩年大數據領域的人才需求情況來看，大數據開發崗位的人才需求量相對比較大，隨著大型科技（互聯網）公司紛紛布局大數據平臺開發領域，未來大數據開發崗位的人才需求量會進一步攀升。

1、大數據畢業都是做什么工作好？

作為一名IT從業者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。首先，當前大數據領域的人才缺口還是比較大的，隨著工業互聯網的發展，未來不僅在IT（互聯網）行業有大量的大數據崗位，在傳統行業領域也會釋放出大量的大數據人才需求，從這個角度來看，當前大數據專業的就業前景還是非常廣闊的。目前大數據領域的技術崗位主要集中在大數據開發、大數據分析和大數據運維等領域，從近兩年大數據領域的人才需求情況來看，大數據開發崗位的人才需求量相對比較大，隨著大型科技（互聯網）公司紛紛布局大數據平臺開發領域，未來大數據開發崗位的人才需求量會進一步攀升，

大數據開發崗位可以簡單劃分為平臺開發和應用開發兩類，大數據平臺開發對于開發人員的要求相對比較高，需要從業者具有較強的研發能力，目前不少研究生比較愿意從事大數據平臺開發崗位。相對于大數據平臺開發崗位來說，大數據應用開發崗位的人才需求量也是非常大的，隨著大數據平臺的落地應用，行業領域也會有大量的大數據應用開發需求，

對于本科生來說，從事大數據應用開發是比較適合的。最后，不論是從事大數據開發崗位，還是大數據運維和大數據分析崗位，這些崗位對于從業者的要求也都比較高，尤其要注重動手實踐能力的培養，所以大數據專業的學生一方面要盡量豐富自身的知識結構，另一方面還需要注重動手實踐能力的培養，我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

2、大數據具體是做什么？有哪些應用？

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比于傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容，提到大數據，最常見的應用就是大數據分析，大數據分析的數據來源不僅是局限于企業內部的信息化系統，還包括各種外部系統、機器設備、傳感器、數據庫的數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過大數據分析技術及工具將海量數據進行統計匯總后，以圖形圖表的方式進行數據展現，實現數據的可視化，在此基礎上結合機器學習算法，對數據進行深度挖掘，發掘數據的潛在價值。

應用部分，大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合，大數據分析的應用場景具有行業性，不同行業所呈現的內容與分析維度各不相同，具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、制造、電信行業等等，1.互聯網行業大數據的應用代表為電商、社交、網絡檢索領域，可以根據銷售數據、客戶行為（活躍度、商品偏好、購買率等）數據、交易數據、商品收藏數據、售后數據等、搜索數據刻畫用戶畫像，根據客戶的喜好為其推薦對應的產品。

2.政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行采集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作，3.金融行業的大數據分析多應用于銀行、證券、保險等細分領域，在大數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。