大数据产业是当前和未来一段时间非常热门的行业，更是国家推动发展动能转换的重要手段之一，前景十分看好。能否转行去学大数据，个人觉得必须要考虑清楚难易程度。下面，简单分析一下转行学习大数据的几个需要关注的点。

首先，大数据隶属于信息技术领域，它涉及的专业技术有计算机技术、网络技术、通信技术等等，如果你原先学习的专业与上述这些专业相近或相关，那我恭喜你，你想转行去学习大数据，应该不难。只要将你的专业方向调整到大数据上，去深挖其中的技术细节，并掌握常规的技术应用，就可以较为顺利地成为大数据产业中的一名技术人员。

其次，如果你学习的专业与上述信息技术领域的专业没有太大的关联，也不用灰心丧气，还有其他一些途径。因为大数据技术本身是不产生数据的，数据源才是大数据产业中十分重要的一个部分。如果你的专业与数据源产生的途径有关联，也是可以转向学习大数据的。

举个例子，今天我们常听到“智慧城市”这个词，其实，智慧城市也是由很多专业模块组成的。例如，智能交通就是智慧城市的一个重要子模块。在智能交通中，需要以城市交通大数据作为交通指挥方案和调度的不断优化调整的依据。

那交通大数据如何产生呢？就是需要建立专门的系统，采集交通数据，并通过专业的分析、筛选和汇总，形成能够对指挥交通有益处的交通大数据结果。

如果你的专业与交通大数据数据源的产生密切相关，包括交通流量监测、交通调度指挥、交通信号设计等等，你都是能够在交通大数据应用上大显身手的，从这个角度来说，你的专业只要与特定的数据源产生相关，你也是可以转行去做大数据的。

当前大数据蓬勃发展，各个行业和领域都在积极推进与大数据的融合，包括交通大数据、旅游大数据、金融大数据、医疗大数据、教育大数据、消防大数据等等，都为产业发展与大数据的融合打造了典型示范应用，未来还有更多的行业将与大数据相融合，所以，大数据的发展前景十分广阔。

当然，如果你本身学习的专业，与上述两个大的方向都无关的话，还是要慎重选择，毕竟放弃所学专业重头开始在新的领域学习，不仅要承担经济的压力，还要承担学习的压力，所以，自己要根据自身的条件和实际进行合适的选择。希望我的回答能够给你带来帮助。

我是职场问答达人雪天惊雷，欢迎关注我并与我交流互动，感谢您的阅读和支持！

我们正处在大数据时代，未来大数据将有广阔的发展前景。目前大数据行业的人才缺口比较大，而且这个缺口还会持续较长一段时间，所以目前从事大数据行业是一个不错的选择。

大数据行业发展前景较好主要有以下几个原因：

第一，随着物联网、云计算的发展，数据价值化是一个必然的趋势，而大数据正是这种趋势的必然结果。同时，物联网、云计算、大数据正是当代信息化社会的代表技术。

第二，大数据的发展处在初期阶段。目前大数据正处在从概念向行业的转换过程中，大数据的产业链也正在完善中，所以随着大数据的不断发展，大数据将创造出更多的发展机会和工作岗位。

第三，大数据正在成为驱动科技发展的重要力量。大数据的发展极大的促进了人工智能领域的发展，目前人工智能领域的研究很多都是以大数据作为基础，包括目前很多科技公司研发的“互联网大脑”，都把大数据作为一个重要的组成部分。相信随着人工智能的不断发展，大数据将起到更多积极的作用。

目前，随着大数据应用的逐渐落地，大量的企业需要专业的大数据人才来完成大数据方案的设计和部署，同时大数据的场景化应用将释放出大量的工作岗位，所以大数据未来会吸收大量的专业人才。作为大数据专业人士来说，未来的发展空间将会十分巨大。

我的研究方向是大数据和人工智能，我目前也在带大数据方向的研究生，关注我的头条号，相信一定会让你有所收获。

谢谢！

从行业来说，应该是有前途的，大数据虽然喊几年了，但是目前依然是行业早期，行业还相对粗放。

大数据对于技术的贡献主要在于人工智能，人工智能就是靠数据积累起来的，简单来说就好比高三的复习，采用的是题海战术。比如，做一个面部识别产品，那就要要用无数张人的面庞去给机器学习，机器记住的越多，人工智能效果越真实。

生活中个人能用到大数据的地方非常少，但被大数据支配那可以说是非常常见了。比如搜索引擎，你经常在一个IP上搜索什么东西，那可能你在搜索别的内容时也会给你推出与你长搜索的关键词相关的内容。

没有大数据，机器，网络对你个人的了解是空白的，在广告投放以及对淘宝、京东这种电商平台来说几乎是致命的，他不了解用户，就不知道给用户推送什么，不知道给用户推荐什么生意就没法做了。

大数据，一个商业和科技产品上不可或缺的物种，它的前途自然是光明的。

一句话概括总结：大数据的价值，超出你的想象

越来越多的企业认识到大数据的重要性，国内数据人才的缺口已高达百万级。

我们可以从以下几点来分析大数据的前景：

国家政策，发展方向：

经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，把大数据作为基础性战略资源。

社会关注度居高不下：

大数据使人工智能更智能

Alphago对战围棋大师，是一个出名的大数据&人工智能应用实例，不难看出，大数据对于人工智能的重要性。目前，依靠大数据受利的不止是人工智能领域，大数据的需求度及重要性，远大于人工智能。

大数据薪资待遇高，市场规模大

从以上几点来说，学习大数据前景是非常好的，你可以自学来学习，正好分享一张学习路线图！

获取视频直接后台回复大数据就好啦

谢邀！

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。

数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

大数据专业人才就业薪资：

北京数据分析平均工资：￥ 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。北京大数据开发平均工资：￥ 30230/月。

北京hadoop平均工资：￥ 20130/月，取自 1734 份样本。

北京数据挖掘平均工资：￥ 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。

更多有关人工智能的资讯、深度报道、采访欢迎关注AI中国，无论你是小白还是大神，你想要的这里都有！

有前途的永远不是行业，而是人。即使是在那些公认为最有前途的行业里，也同样有没前途的人；而即使是在那些马上就要被淘汰了的行业中，也同样有人前途远大。

至于作为行业本身的大数据，已经成了我们生活的基础设施。基础设施当然是有前途的，因为其他行业需要建立在它的基础上才能更好地发展。

为什么大数据行业有前途？因为它可以将过去模糊的东西变得清晰，把面向模糊的群体转为面向精确地个人。

大数据的出现，让传统上不明确的活动可以变得更清晰。人的行为是很模糊的，传统上人们没有足够的能力去追踪每一个人的行为，进而分析出他的偏好、需求，以及预测他未来的行为。

而大数据改变了这一点。通过收集人们在互联网（通过网站）、在真实世界中的行为（通过手机），理论上可以将一个人的行为精确化，甚至可以预知这个人将来的某些行为。

这就为商业活动和社会治理带来了非常大的想象空间。它意味着可以以更低的成本获取更多的用户，可以在用户还没有意识到的时候就帮助用户作出决策，可以精确分析用户的特点并且投其所好。

这是只有在这个时代才能出现的机会，而且必将成为生活的常态。所以大数据这个行业的前途，是不可限量的。

　　谈起大数据技术，大多数人都已经不会感到陌生，大数据开发技术蕴含了非常大的价值。就目前的互联网就业岗位需要来看，大数据开发的人才非常紧缺，大数据行业的就业前景自然是非常之好。

　　在学习大数据的过程中，重要的一点是我们要找准自己的定位。学好大数据开发技术，自然能够有一个非常不错的工作。在学大数据开发时，你需要注意以下几点：

　　首先，你要了解一下自己的实际能力水平，然后从容应对以后的学习途径。在学习中需要更加明白你的目标，你迈向下一步的步伐，在大方向确定后再具体到小细节，不能丝毫马虎。

　　其次，你需要了解如今的市场行情，需要掌握什么技能才能找到一份大数据开发的工作，现在公司需要什么人才，这个就是你学习的一个方向。

　　最后，你要确定自己的学习方式。如果你想参加的专业学习，跟着学习班的进度，但也要有自己的计划，一个系统的学习规划会让你的学习更加有序进行。

　　你要知道自己每天学习什么，因为接触过的新手比较多。很多人学着学着就放弃，或者是不知道自己在学习什么，这样非常迷茫一点计划没有，肯定是学不会大数据的，所以学习大数据要知道每天学习什么，做什么案例。

　　如果你认准了在大数据行业发展，就是为了以后能有个高薪工作，而且你对自己对能学好还很自信，建议可以选择专业的学习班。只要努力学到真东西，前途自然不会差。

大数据就业前景

　　伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

　　据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

　　据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据就业前景

　　大数据就业方向

　　1. Hadoop大数据开发方向

　　市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。

　　对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

　　2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

　　学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

　　对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

　　3. 大数据运维&云计算方向

　　市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。

　　对应岗位：大数据运维工程师

“大数据的运用，汽车私人定制服务已经不远。”

这里仅从笔者比较熟悉的汽车行业举一个例子，分享一下车联网大数据在汽车产业运用的一个例子，抛砖引玉。

背景

2017年我国汽车保有量已经达到2.05亿辆，而且预计在未来的销量还会增加，到2020年达到3000万辆。

汽车的最终目的是为人们提供移动出行的解决方案，对于未来汽车的发展趋势，业界基本上有一个共识，未来的汽车会朝着“电动化，网联化，智能化，共享化”四个方向发展。

以用户为中心的生态链

基于汽车网联化的发展，形成了以用户为中心的生态链，如下图：

围绕在车主周围，有不同层级的参与者。传统的主机厂，汽车制造商，硬件供应商，4S店，只是其中很一小部分。还有各种服务商，提供商，开发商，保险公司，传媒，甚至教育机构，也扮演着重要的角色。

车联网能够将这些参与者全部连接起来，靠什么？

大数据

汽车产业数据，驾驶行为数据，汽车感知数据，外部环境数据，还有最重要的人的社会数据，都储存在“庞大的汽车保有量”这个数据库中。

围绕着车联网，以上的数据不断地更新，不断地累积，形成了庞大的数据库，可被收集，并进行分析和处理。

运用举例-私人定制服务

通过数据处理，得到基于用户里程的分布，轨迹，行驶速度，超速违规事件一系列统计：

由此，构建出一个精准的用户画像，做什么，爱好是什么，习惯什么等等。

那么，针对于该用户，各种服务商就可以提供私人的“定制服务”，比如安全指导，保费个性化，出行效率提升等等。

据估计，车联网的市场规模从目前年250亿，到2020年能够达到4000亿元，又是一个巨大的蛋糕。

版权声明：本文为“汽车人参考”原创，如需转载，请务必提前联系。转载时请注明“本文出处于+媒体平台名称+汽车人参考”以及原文链接，侵权必究。

技术·原创·精致·有趣

汽车圈儿的清流

希望以上回答对您有所帮助，欢迎关注“汽车人参考”，获取更过精彩原创文章

当然有。薪酬可以大幅提升。