大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据开发 职业发展趋势的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据开发 职业发展趋势的解答，让我们一起看看吧。
统计学专业未来从事大数据方向有优势吗？
首先，统计学专业与大数据关系密切，在大数据时代，统计学专业也明显受到了大数据的影响，在知识体系结构上也会进一步向大数据领域覆盖，所以统计学专业的毕业生未来从事大数据方向是完全可以的，实际上这也是一个大的发展趋势。
统计学是大数据三大基础学科之一，在大数据分析领域会***用大量统计学的方式方法，所以当前大数据专业的学生也需要系统学习统计学的相关知识。从这个角度来看，统计学专业的毕业生未来从事大数据方向还是具有一定优势的。
我曾经受邀作为评委，参加过多次大数据比赛，在比赛的选手中，有不少学生就是来自于统计学专业的，这些学生也都有不错的表现，有的还取得了很好的成绩。在与这些参赛选手的交流过程中得知，当前不少高校的统计学专业都开始积极讲解大数据相关知识，这对于促进统计学专业学生的就业会有比较积极的影响。
当然，对于统计学专业的学生来说，如果目前想获得更强的岗位竞争力，还需要做好三件事，其一是要具备一定的开发能力，这一点还是比较重要的，目前单纯的算法岗位还是比较少的，近两年大数据领域释放出了大量的开发岗位，如果具备开发能力则会有更多的就业机会。
其二是要具备一定的实践能力，在学校期间尽量多参加一些科研实践活动，这对于就业也有比较积极的影响。在实践内容方面，应该积极向大数据方向靠拢，尽量自主学习一下大数据平台的相关知识。
其三是学习一定的行业知识，大数据的应用与行业场景有密切的关系，行业知识将在很大程度上决定大数据从业者的岗位价值。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
软件开发行业的就业前景怎么样？
就业机会非常多，待遇也相对来说会好点，但是想在创业大潮下，公司是否稳定并不乐观，及时是很大的软件公司也会瞬间倒下。但是着眼未来，软件开发会持续在这个技术时代有着很好的发展空间，因为所有行业几乎都需要软件开发工作。
如果你是找工作，那可能是比较容易找工作吧。
普通的软件开发者现在也跟蓝领差不多，也未必都能找到什么好工作。
大公司还是看学历和学校的。因为软件行业的特点，各种知识过于繁杂，所以如果你没有学历和学校做背书的话，很难以[_a***_]的实力来表明能力。
而且互联网行业是热钱追捧了几年，互联网人口红利结束之后，未来怎么样很难说。应该是高技术人才的竞争，而不是普通的开发技术人员。
只要使 用电脑，就得同各种各样的软件打交道。简单地说，软件工程的主要任务就是开发升级新软件、维护原有软件。在现代社会中，软件应用于多个方面。典型的软件比如有电子邮件，嵌入式系统，人机界面，办公套件 ，操作系统，编译器，数据库，游戏等。同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用这些应用促进了经济和社会的发展，使得人们的工作更加高效，同时提高了 生活质量。
019年1月8日世界权威排名机构US News（美国世界与新闻导报）发布的世界100个最佳工作排名，科技类共有10种工作上榜。综合来看，软件开发成为科技行业的最佳职业，计算机系统工程师排第二，IT经理排第三。
根据2019年1月8日世界权威排名机构US News（美国世界与新闻导报）发布的世界100个最佳工作排名，科技类共有10种工作上榜。综合来看，软件开发成为科技行业的最佳职业，计算机系统工程师排第二，IT经理排第三。
因此可见软件开发在未来就业前景十分可观。
在榜单中，软件开发是工作机会增加最多的职业。根据美国劳工局统计（The Bureau of Labor Statistics），在2016年到2026年间，美国软件开发岗位缺口将增长30.7%，在这期间，在原有工作数量基础上将有25.54万个新工作产生。
软件开发薪资也十分诱人，其中位数为10.18万美元（约合71.26万人民币）。但是据美国权威招聘搜索引擎Indeed统计，能给软件开发开出如此高薪的，通常集中在几家大型高科技公司，比如Apple, Google, Cisco, Oracle, Amazon等。即使如IBM这样的知名公司，其软件开发平均年薪也不过8.82万美元（合61.74万人民币）。
但是，这些公司的准入门槛也非常高。据泰晤士高等教育（Times Higher Education）统计，像Facebook，Google最偏爱招聘美国前10顶尖大学的学生，其入职占***别高达55%和30%。而且，这两个公司几乎只招聘美国前150名校的学生。像Microsoft，Amazon，Apple，Oracle，也有一半以上职员毕业于美国前150名校。
尽管这些数据均来自于美国，但也代表了全球的科技市场发展趋势，对于题主来说也具备参考价值。总体来说，如果想要在软件开放行业从业，还需要踏踏实实锻炼自己的能力，优化自己的学历背景，否则仅仅想靠一个培训班就找到高薪职业，恐怕是很难。
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数据科学与大数据技术专业毕业后好找工作吗？
数据科学与大数据技术专业本科毕业后好找工作吗？好不好找工作都不觉得对，得看自己学得如何，如何去找工作。数据科学与大数据技术目前来看，还算比较好找工作，但对于企业来说需求数量并不大，所以得做好基础才能说有一定的竞争力。
数据科学与大数据技术专业架构上本来是偏数学类的，主要是数学基础、统计学、计算机编程等能力，也是具有多学科交叉能力的专业。目前大部分学校基本上都是以培养人工智能、大数据、云计算等行业急需的人才为方向，所以今后这个专业毕业生大部分就业还是主要瞄准的这些领域的深入应用。
数据科学与大数据技术专业比较理想的就业方向主要是：大数据应用开发工程师、大数据分析师、大数据运维等。
①、大数据应用开发工程师。实质上也就是别人所说的程序员、软件工程师。这方面要求的知识体系就是在大数据方向的开发，主要要懂得开发工具、大数据开发环境、适当的分析工具等。比如：J***a（或.net、Python之类的）、Hadoop、NoSQL、Linux等等相关的知识，以便于开发出大数据适用的场景应用。比如行业数据分析展示、人工智能开发等等比较多。这个职位对人员的需求量相对来说比较大，因为程序员队伍本身是比较庞大的，竞争也还是比较强的。
②、大数据分析师。这个专业就是理论知识要比较强，数学、统计学知识要比较扎实。虽然目前大数据、人工智能发展得如火如荼，看似这方面的人才需求量挺大，但真正职位数量与开发工程师需求量比较起来还是要小得多。因为很多公司开发工程师可能需求量很大，但真正大数据分析的人员也就那么几个而已。再加上这方面的培训很多，大学这几年招生也多，竞争其实蛮大的。但如果在这里面做得好的话，特别是在那些大的公司里，待遇这些还是不错的。
③、大数据运维。这个职位需求量也不算太多，有少数毕业生愿意往这个方向走。
大数据的应用十分广泛，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。大数据相关有各方面的工作，有需要用到高深的技术的，也有简单的工作。以后找到一份满意的工作肯定是没问题的。
首先，我是学统计的研究生，所以对这个真的有话说，数据科学与大数据技术是近两年新开的专业，全国各大高校都在申请这个专业，这完全是顺应时代潮流的需要，现在已经是大数据时代，无论是新兴行业还是传统行业，都在跟数据分析数据挖掘扯关系，即便是烟草行业(真的是够传统的了吧)也在进行数据分析的各类培训(我一个同学在这个单位)，由此可见，数据的重要性，不跟进时代潮流，真的被时代淘汰的时候自己都不知道，它不会给你打一声招呼的。
接下来说一下这个专业的社会反响，我是17年硕士毕业，直接进入了一所高校，信息工程学院，担任专职教师，18年学校申请了这个专业，并第一年招生，招生计划是40人，但最后报了100多人，由此可见，社会对这个专业的认可度还是挺高的，而且好多家长在帮孩子选专业的时候，都不再像以前那样盲目了，可见大家对这个专业的了解和认识还是挺高的。
当然，好专业并不是说你报了就行了，还要学好，学一点皮毛是没有太大用处的，数据科学与大数据技术这个专业，学起来还是有一定难度的，它对于数学要求极高，从基础课就可以看出来，你们不仅要学高数这些基础课，还有离散数学等，而且专业课的话，还有包括统计学，计算机等学科交叉，所以还是有一定难度的但找工作的话真的是太容易，特别好找工作，前提是你学的好，学的精，要不然进企业面试的话，像这种技术岗，除了hr面试以外，还有技术面，让你写个代码，分分钟就看出你的水平了。
所以，找工作绝对不用担心，特别好找，刚兴起的专业，还不会饱和的，而且也不会饱和，因为新技术是不断在更新的，但你要保持不断学习的动力和心态。
我国十分重视大数据产业的战略意义、大数据***对社会发展的作用，具体表现为国务院于2015年出台了《促进大数据发展行动的纲要》，并将实施国家大数据战略、推进数据***开发共享纳入“十三五”期间规划建设的重要目标。
目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。
数据科学与大数据技术专业可以从事哪些工作
(1) 大数据分析师
运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作。负责业务数据收集整理分析，对多种数据源进行深度挖掘、深度分析和建模;对各类需求数据进行挖掘、统计建模分析，并提交有效的分析报告，为公司运营决策提供数据支持。
(2) 大数据系统研发工程师
负责分布式系统中间件的开发和改进、参与大数据平台管控系统的研发工作、包括大规模非结构化数据业务[_a1***_]构建、大数据存储等设计问题、根据客户大数据处理应用和服务要求，编写需求分析报告及技术解决方案。
(3) 数据可视化工程师
具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。建立企业整体数据可视化方案、提升整个团队的数据可视化能力、增强现有数据产品的可视化展现与分析能力。开发基于数据可视化的全新数据产品，为客户商业生态提供数据服务。
大数据被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到社会方方面面。
人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
数据科学与大数据技术专业介绍：
数据科学与大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
数据科学与大数据技术专业毕业后就业方向：
1、Hadoop(在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法)大数据开发方向
2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向
3、大数据运维&云计算方向
想转行学技术，学习前端开发好还是数据分析比较好？
谢谢邀请！
作为一名从业多年的IT人，同时也是一名计算机领域的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，前端开发和数据分析都具有广阔的发展前景。
前端开发目前整合了Web前台开发、移动端开发和部分后端开发任务，同时前端技术也在走向嵌入式领域，所以目前也把前端开发称为大前端，知识结构逐渐丰富且应用场景丰富，未来发展空间非常大。数据分析是目前大数据价值化的主要方式之一，当前正处在大数据落地应用的初期，未来数据分析技术将广泛落地到传统行业领域，从发展前景来看，数据分析技术的发展前景也非常广阔。前端开发和数据分析具有紧密的合作关系，大数据分析的结果需要前端技术进行呈现。从这个角度来看，前端开发和数据分析都是不错的选择。
具体选择哪个方向需要考虑以下几个因素：
第一：兴趣爱好。兴趣是驱动学习最好的方式之一，所以在方向的选择上最好能与自身的兴趣爱好一致。前端开发主要专注于内容的呈现，所***用的技术包括Html、CSS、J***aScript等，另外还包括Android开发和iOS开发（移动端开发）。前端开发相对来说比较容易入门，但是内容比较多，也比较杂。数据分析主要跟各种数据打交道，需要在一堆杂乱无章的数据中，找出其背后的规律，需要学习一些大数据平台知识和编程知识等。
第二：知识结构。自身的知识结构对于方向的选择有重要的意义，如果学习数据分析技术需要具备一定的数学基础，比如线性代数、概率论等知识。另外，学习数据分析通常还需要系统的学习一下统计学内容和机器学习的相关内容，这些内容具有一定的难度。相对来说，学习前端开发就要简单许多。
第三：个人规划。学习的内容要与自己的个人规划相一致，如果未来要从事管理方面的工作，那么最好选择数据分析方向，因为数据分析往往是管理决策的基础。如果未来要走技术发展路线，那么既可以选择前端开发也可以选择数据分析。但是相对来说，前端开发会更加辛苦一些。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
到此，以上就是小编对于数据开发 职业发展趋势的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据开发 职业发展趋势的4点解答对大家有用。
