大数据被广泛用于电网运营，运营管理和高质量服务等各个领域。正在改变各行各业，并引领大数据人才的转型。那么现在学习大数据前景怎么样？
现在学习大数据前景怎么样？大数据岗位：
大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师。
数据挖掘、数据分析和机器学习方向；所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据挖掘师、大数据算法师、大数据高级工程师、大数据分析师专家等；
大数据开发方向；所涉及的职业岗位为：大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据工程师、大数据架构师等；
相关的行业将成为新一代从业人员所追随的。未来大数据和云计算区块链等新兴产业将成为国家大力提倡的重点产业。
现在学习大数据前景怎么样？大数据发展趋势预测如何？
智能设备生态系统正在亚马逊Alexa和谷歌智能助理两大领先平台上崭露头角，为消费者提供了将远程访问和人工智能融入从照明、暖通空调系统、门锁、家用电器等各个行业领域的机会，智能设备无处不在并且不断收集数据。而在消费者需求的推动下，智能设备正以惊人的速度增长。
数据孤岛继续激增
这个预测并不困难。在以前的Hadoop开发热潮中，人们认为可以将所有数据整合到一个平台上。
流媒体分析的突破性的一年
组织处理新数据越快，业务发展就会越好。这是实时分析或流式分析背后的推动力。但组织一直面临的挑战是要真正做到这一点非常困难，而且成本也很高，但随着组织的分析团队的成熟和技术的进步，这种情况正在发生变化。
数据治理不善将带来风险
无论是什么样的比喻，有些人将数据称之为“新石油”，也被称为“新货币”。大家都认为数据具有价值，并且如果对此不重视将会带来更大的风险。
深度学习变得更加深入
深度学习的发展为人工智能的应用提供了更多的动力，目前没有任何减缓的迹象。组织将继续尝试深度学习框架，以期将大量数据集实现货币化。
随着技术的发展，技能也在转变
无论使用何种技术，找到具有合适技能的人员对于将数据转化为洞察力至关重要。人力资源通常是大数据项目中的最大成本，因为工作人员最终构建并运行大数据项目，并使其发挥作用。
“Special K”扩大了足迹
软件需要运行一些东西。用于提供通用基础的操作系统，但现在开发人员的目标要低一点：Kubernetes。
难以忽视的云计算
云计算的规模越来越大。这些云计算提供商正在投入巨资建设随时可运行的大数据平台，提供自动化机器学习、分析数据库和实时流分析服务，小型企业和初创企业将被主要的公共云提供商提供的服务所吸引。
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