导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关大数据技术与应用专科生在哪个城市好就业的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
大数据技术与应用这个专业在哪里发展比较好？
数据分析师在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。数据分析岗位大量的工作机会集中在北上广深以及杭州。期待往这个方向发展的人可以到这些城市去发展。但是这些城市也都集中了大量的各行业人才竞争压力也很大。
互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。
截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
扩展资料：
政府提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。
填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异。
企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。
参考资料来源：人民网-大数据应用
数据科学与大数据技术专业去哪个城市就业好点？
建议可以去北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等一线及二线城市发展，现在不仅一线城市对数据科学人才需求大，二三线城市的需求量也在增多。
这里再给大家普及一些大数据的知识。大数据发展初期，需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。
随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
以全国TOP10城市为例，对比求职市场上数据分析职位CDA持证人与非持证人的月薪，发现系统学习并获等级认证者月薪均高于未考证人群，这样的情况并不局限于一线城市，在二三线城市也较明显。
LEVEL I持证人群和非持证人月薪TOP10城市比对
CDA Level I等级证书主要面向业务数据分析，属数据分析领域初级岗位，与之匹配为数据维护岗、数据分析师、数据赋能岗、BI工程师、数据开发岗，CDA Level I持证者的月平均工资高于非持证者。
LEVEL II持证人群和非持证人群月薪TOP10城市比对
CDA Level II等级证书分为数据挖掘和大数据方向，为数据分析领域的中级岗位，与之匹配为数据挖掘工程师、大数据分析师，CDA Level II持证者的月平均工资高于非持证者。
LEVEL III持证人群和非持证人群平均月薪比对
CDA Level III等级证书为数据科学，属于数据分析领域的高级岗位，一般为上市、国企等大型企业招聘岗，主要在北上广深一线城市，而CDA Level III持证者的月平均工资高于非持证者。
除了城市的选择外，数据科学与大数据技术专业还可以考虑一下一些工作方向，如：大数据系统架构师、大数据系统分析师、hadoop开发工程师、数据分析师等。
大数据哪里好就业？
大数据就业的话可以选择在大城市，因为大城市相关的就业岗位比较多！
大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。 大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。[2]
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。[3]
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[4]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
如果你是合格的大数据开发技术人员，那当然有高薪的工作，并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的，那需要看你学习怎么样。
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！
所以，大数据还是很好就业的！
大数据技术与应用这个专业具体可以去什么地方就业
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。此外还需学习数据采集、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人才需求情况怎样。根据领英发布的《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、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。
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，2年工作经验的月薪可达到8K，5年工作经验的可达到40万至60万元。
大数据技术专业可以从事的工作有哪些。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。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：
1.大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2.大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3.hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。
4.数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
5.数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
6.大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
大数据可视化工程师岗位职责：1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。
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