大数据毕业以后都是干什么的呢？挣钱多吗？

马云做大数据怎么赚钱~

随着大数据时代的来临，大数据早已不再神秘。带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
任何一家有EXCEL表格的公司，都敢说自己是大数据公司;任何一个地方政府公开有数字的PDF文档，就敢说是政府大数据公开。以至于业界人士担忧，某天大家再听这个概念都麻木了，然而行业还是没有做出多少事情。
区域数字鸿沟巨大
说起掘金大数据，一定绕不开政府数据。地方政府掌握着80%以上的数据。每隔一段时间，从中央到地方，都会发布关于大数据开放的政策。高层谈新经济，言必称大数据。
而在执行层面，目前地方政府大多处于观望状态。关注政务数据领域的清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜表示，政府数据开放并没有那么复杂，需要有地方能真正去实践和摸索，做一些事情，当下所有的人都在谈数据开放，但做实事的不多。
韩亦舜曾建议西部一些地方政府借大数据发展的机会，率先开放数据获得先发优势，另外同步做好信息化补课。
6月份，笔者见到一位来北京寻求合作的西部省份地理信息测绘局局长，他长期在部委工作，前些年调到地方当部门一把手，发展大数据思路清晰，不过让他苦恼的是，当地信息化水平不高，很多地方没有数据，有的数据还在纸上。
他酝酿出台一个规定，以后所有的图都不准画在纸上，必须上网，以电子化的形式存储。当下他最想解决的问题是信息化，先收取数据，然后通过建立地方数据中心的形式，与企业合作，做地理信息垂直领域的数据开放和挖掘。
走在前沿的贵州省，希望以发展大数据弯道超车，实现新经济的腾飞。然而从数据开放的程度来看，当地一些职能部门，所谓的公开数据还停留在提供PDF文件阶段，远非结构化的数据，按照国际数据公开标准来说，并不能算政府数据公开。
单从数据开放来看，思路最清晰规划更具体的，还是广东、上海等发达地区。对于地方政府的大数据园区来说，发达地区好比“富二代”，一出生就含着金汤匙，但大部分地区还是“穷二代”，需要更大力度的数据挖掘与开放。由于各地在大数据方面存在差距，不同区域的数字鸿沟会继续深化。
饥渴的大数据创业公司
在掘金大数据的背景下，企业早已经等不及了。早些年，部分企业通过各种交易手段，获得政府数据。在数据开放的背景下，部分企业还在依托不规范交易，已经有政府部门被巡视组查出了因数据交易衍生腐败。
一部分企业希望参与政府数据公开进程，帮助政府做数据公开。比如数据堂公司与贵阳市政府共建数据生态城市。还有一批公司，则是急速扩张，跟各地政府成立相关的合资公司。
当然，还有转型大数据二次创业的公司。在贵阳数博会上，笔者见到很多大数据公司，就是以前卖电脑和软件开发的IT公司，转型做大数据，业务范围无所不在，包括智慧城市、软件开发、智慧农业、医疗等。
除上述归类外，企业为了获取政府数据，采取各种“曲线救国”的招式。前不久，笔者熟悉的一家南方大数据创业公司，为了获取某西部城市政府部门数据，报名参加当地的创业大赛，希望通过得奖，引起当地政府重视，达成数据合作。
这家公司的CEO在参赛间隙，拖着行李箱与当地国企联络，希望能够以合资的形式成立公司，共同挖掘当地数据。
这位CEO还通过各种方式，找到该市分管大数据的负责人，希望能够谈成合作。他勾画的蓝图很美好：获取一个城市的数据，做成样板，然后在全国复制，迅速从0到1成为该行业的“寡头”企业。
不过，目前还没有关于这家公司取得实质进展的消息，但这家公司寻求政府大数据开放的决心和路径，颇具有典型性。
政府资源导向，仍是目前很多数据公司努力的方向。很多大数据公司在融资过程中，强调一定要有国有资本进入，而且坚决远离境外资本。
从2015年国内最大的几笔大数据创业公司的融资情况来看，几乎都有国有资本进入，即便只占很小的比重。在某大数据公司融资发布会上，笔者随机问了几家投资机构选择投资这家公司的原因，答案惊人一致：有政府数据资源。
而在一些专家和专业投资人看来，从价值投资的角度，一是真正有技术优势的公司，二是有自己数据源的公司。依托政府资源的公司，从长远来说，并没有太大的投资价值。
乐观者认为，政府数据开放最终会走向规范化，有科技含量的公司最终会在泡沫破灭后存活下来。
BAT能否领军?
BAT中的某一家，会成为全球最大的数据公司么?
在专业人士看来，媒体喜欢造概念，这个说法很不专业。因为数据就像石油一样，每个地理区间都有，谁储存了多少，很难量化和比较。
马化腾和张小龙都说，他们很焦虑，因为用户花在微信上的时间太多了。不过马化腾又说，微信公众号是腾讯前三年最伟大的发明，因为可以把人留在微信上，大家就离不开了。
BAT三家公司一方面通过自身的数据，做出反映数字中国的图谱，甚至把脉经济走向;另外也在建立自身的数据生态体系;以百度为代表，则认为大数据的最终应用是人工智能。
京东CTO张晨告诉笔者，因为京东有自己的物流体系，其电商数据包括详细的消费者画像。张晨说，如果通过电商大数据分析，提高精准服务水平，能提高销售一个百分点，对京东来说都是很大的大数据价值变现。
互联网企业的数据，在整个大数据生态中，能够起到多大作用，各方都在摸索。很多人认为，互联网企业的数据价值被高估了。
比如韩亦舜认为，相对实体经济来说，互联网企业的数据，更多是第三产业，是对消费者端的，相对整个实体经济，比如说制造业体系产生的数据，互联网数据并不算多。
“互联网只是个工具。”国家统计局一位原副局长在一次数据研讨会上直言。他认为，互联网是传递现代数据的工具，不能唱得比实体经济还高。
至于BAT如何从大数据掘金，笔者聊了很多业内人，听得都不太明白，仍不得解。一家企业CEO表示，现在大家的思路其实都不清晰。
6月份，马云在一次活动上说，阿里是一家大数据公司，不过我们也不知道怎么用数据挣钱。

有的能挣到钱，而且可能是大钱。

但是觉得跟网络的互联网的都是有关的吧，正点多不多？还得跟自自学的能力强，不强机灵不机灵来确定的。

这个专业就业范围挺广的，不用担心就业问题，待遇的话看个人能力，学得好的在一线城市待遇很高

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唐海县18054534596： 大数据专业毕业后干啥 - ？
惠娥仙逢： 大数据专业是近几年开设的新专业,大数据的就业岗位还是很多的,大数据岗位高薪清单对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适...

唐海县18054534596： 大数据毕业以后都是干什么的?？
惠娥仙逢： 学完大数据可以从事很多工作,比如说:hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位

唐海县18054534596： 培训大数据以后将来从事什么工作,工资可以达到多少? - ？
惠娥仙逢： 主要是大数据工程师,做各种的数据分析,至于工资的话.还是要视情况而定的,只要是 你的能力能达到企业的用人标准,至少是8k以上的

唐海县18054534596： 学完大数据能找什么样的工作 - ？
惠娥仙逢： 1. 大数据运维师,年薪8W左右2. 大数据开发师,年薪12W左右3. 大数据算法工程师,年薪15W左右4. 系统架构师,年薪23W左右5. 大数据技术总监,年薪40W左右6. 大数据项目总监,年薪70W左右7. 首席数据官,年薪100W左右

唐海县18054534596： 学完大数据都可以找哪些工作呢? - ？
惠娥仙逢： 数 据 分 析师 , 数据 架构 师 ,数据挖 掘工 程 师 , 数据算 法工程 师等这 些 都 可以, 想 学 习的话好 程序 员 有

唐海县18054534596： 大数据以后能干什么？
惠娥仙逢： 目前在国内来说,大数据行业大概有以下几种岗位:数据分析师,数据架构师,数据挖据工程师,数据算法工程师,数据产品经理.接下来为大家详细介绍一下各岗位的工作内容.1. 数据分析师.数据分析师 是数据师的一种,指的是不同行业...

唐海县18054534596： 大数据云计算学习完可以干什么?？
惠娥仙逢： 大数据可以从事的工作:1、大数据系统研发工程师:负责大数据系统研发,包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等,同时,还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等,...

唐海县18054534596： 学完大数据可以做什么 - ？
惠娥仙逢： 如果你是合格的2113大5261数据开发技术人员,那4102当然有高薪的工作1653,并不是回说你学完了之后就一定答有高薪工作的,那需要看你学习怎么样.大数据 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.

唐海县18054534596： 本科读大数据专业 谈谈你毕业后的从事哪方面的工作? - ？
惠娥仙逢： 可读数据专业谈谈你别要从事哪方面的工作,我觉得硕聚聚啊就是应该是做账方面的,我觉得应该是啊设计专业就是整理数据啊,在公司里边,

唐海县18054534596： 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位?？
惠娥仙逢： 学大数据可以从事什么工作1、数据规划师在一个产品设计之前,为企业各项决策提供关键性数据支撑,实现企业数据价值的最大化,更好地实施差异化竞争,帮助企业在竞争中获得先机.2、数据工程师大数据基础设施的设计者、建设者和管理...