深圳市大数据研究与应用协会

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简述信息一览：

1、数据科学与大数据技术领域的就业机会众多，特别是在北京、上海、广州、深圳等一线城市，该专业的毕业生年薪普遍在20万元以上。尽管就业市场对专业人才的需求旺盛，但 entry-level 要求相对较高，通常需要接受5至6个月的职业培训以满足行业标准。

2、数据科学与大数据技术专业是一个充满机遇的领域，未来就业前景广阔，就业职位丰富。对于有志于从事这个领域的人来说，不断学习和提升自己的技能和知识，将有助于更好地适应市场需求，实现职业发展。随着大数据技术的不断发展和应用场景的不断拓展，这些职业的需求将会持续增长。

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3、数据科学与大数据技术领域，就业市场展现出巨大缺口。在当前社会，大数据专业具备广阔的发展前景。就业方向主要涵盖大数据系统研发、大数据应用开发以及大数据分析等多个层面，正是大数据人才需求激增的时代。互联网、金融、投资、证券、商业等多个领域对于数据人才的需求量巨大。

大数据和数据分析的区别：定义和焦点不同、目标不同、方法和技术不同。定义和焦点不同大数据：大数据指的是庞大且复杂的数据集，通常包括传统数据库无法轻松处理的数据。这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等。

大数据和数据分析不是完全一样的概念，它们有些许区别。简单来说，大数据是指海量、复杂的数据***，而数据分析则是指对数据进行处理和分析的过程。具体来说，大数据通常包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如网络日志和社交媒体内容）。

（图片来源网络，侵删）

第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。

从概念上看数据分析、大数据分析和大数据，大数据是海量数据的存在，而数据分析是基于大数据存在的基础上才能对数据进行分析管理，并依据数据分析为企业经营决策提供依据。

数据分析与大数据的区别首先，结论是明确的：数据分析是一个处理数据的过程，而大数据则侧重描述数据的复杂性，尤其是数据的规模、多样性和高速性。我们可以用烹饪来比喻：数据分析就像是烹饪的过程，而大数据则是庞大的食材市场。

从知识结构上来看，学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。最后，学习数据分析对于数学基础的要求相对比较高，所以如果数学基础比较薄弱，可以考虑一下开发方向和运维方向。

大数据专业人才的薪资待遇也非常优厚。据国内外招聘网站的数据显示，大数据行业的平均薪资已经达到了15万元/年以上。而且在大城市，如北京、上海、广州、深圳等，大数据行业的薪资水平更是高达20万元/年以上。因此，大数据行业是一项非常有前途、收入水平高的职业选择。

大数据工程师前景怎么样大数据工程师的前途还是很明朗的，成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。

不过有兴趣的话，这也是不错的方向，毕竟，再过上十来年，应该都能发展得起来的。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。

数据科学与大数据技术专业的人才薪资水平非常可观，且该领域的就业前景看好。专业毕业生可从事分析工程师的工作，通过统计模型、数据挖掘和机器学习等技术进行数据处理和分析，为客户提供有价值的信息。此外，算法工程师也是该专业的一个就业方向。

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