今天给各位分享大数据技术自身发展规划的知识，其中也会对大数据发展规划纲要进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
大数据以后的发展方向是什么？
大数据医疗应用场景丰富，前景广阔
目前，医疗大数据的应用场景主要包括临床决策支持、健康及慢病管理、支付和定价、医药研収、医疗管理，服务对象涵盖居民、医疗服务机构、科研机构、医疗保险机构、公共健康管理部门等。
医疗大数据的潜在价值巨大，其应用有助于提高医疗服务质量、减少资源浪费、优化资源配置、控制骗保行为、改善自我健康管理等。
2019年7月25日，邦盛医疗装备(天津)股份有限公司联手天九共享，掀起移动体检大数据浪潮。
2019年9月11日，德华安顾人寿保险有限公司与浪潮集团签署战略合作协议，双方将在健康医疗大数据应用、健康管理、慢病防治等领域开展全面合作与实践。
由于大数据在医疗管理、医疗研究等领域具有独特优势，越来越多医疗相关单位与大数据企业、医疗信息化公司合作，同时高等医学类院校也纷纷成立大数据研究院，比如重庆医科大学、南京医科大学等，尤其是2018年4月28日，北京大学健康医疗大数据国家研究院在京成立，标志着医疗大数据在高校和医院联合研究方面走上了新的高度。
大数据医疗行业发展趋势
随着2018年《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》政策颁布，未来大数据医疗领域将会有更多标准及配套政策发布，推动行业规范稳健发展。同时随着可穿戴设备、物联网等技术快速发展，医疗大数据所处的技术应用环境将更加成熟，医疗大数据将获得更普遍应用。
——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
做大数据有点迷茫，具体应该往那个方向发展？
这是一个非常好的问题，也是很多大数据初学者，或者是大数据从业者面临的问题之一，作为一名 科技 工作者，我来回答一下。
首先，从大数据自身的发展前景来看，未来大数据的价值空间会越来越大，在工业互联网的推动下，大数据会广泛落地到传统行业领域，所以当前不论是创业者还是职场人，进入大数据领域发展会有大量的机会，这一点是没有问题的。另外，大数据也是新基建计划的重要内容之一，这必然会进一步促使更多的行业资源和 社会 资源向大数据领域汇集。
从当前大数据领域的岗位方向划分来看，大数据分析、大数据开发和大数据运维是比较常见的三大方向，这三大方向的发展前景都比较广阔，当前大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，而且岗位附加值也比较高。从近些年大数据方向研究生的就业情况来看，毕业生逐渐开始从算法岗位向开发岗位转换，一方面原因是算法岗位相对比较少，另一方面开发岗位的薪资待遇与算法岗位也基本上持平了。
从大数据自身的发展趋势来看，随着大数据技术体系的逐渐成熟，目前大数据正在从技术研发向行业应用发展，更多的研发力量会集中在如何让大数据为传统行业赋能上，所以当前从事大数据领域，可以重点关注一下如何在行业应用领域进行创新。
在行业应用领域进行创新的技术门槛相对较低，在技术实现上可以基于大数据平台来开发各种模式，但是行业创新对于从业者的行业知识要求比较高，从业者要有较强的行业认知能力，这往往需要技术人员与行业专家进行合作，这是非常重要的。
最后，在大数据领域发展一定要重视技术发展趋势和 社会 发展趋势，既要潜心钻研，同时也要重视与技术专家和行业专家的交流。
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！
大数据主要有以下几个重要方向：人工智能、区块链、物联网、智慧城市、人脸识别、语音识别、AR等。使用领域几乎涉及各行各业：金融、保险、医疗、教育、出行、交通等各行各业。所以说大数据的前景非常的广阔，如果想选择一个方向作为主要发展方向的话，可以朝着人工智能方向发展，目前人工智能领域不仅人才稀缺，而且属于国家高度发展领域，几乎所有较大的互联网企业和非互联网企业都在朝着人工智能领域涉足，而且工资也相较于其他方向要高好多。所以可以根据个人自身优势，结合市场大环境进行考量。
大数据现在的发展还是比较好的，发展路线来说的话，大方向是分为两条路，一个是偏技术向，另一个是偏业务向。
两者的区别在于，技术方向侧重于怎样处理好数据，业务方向侧重于怎样用好数据。
技术类方向可以理解为是大数据界的码农、程序员，根据具体负责的工作不同，有不同的岗位设置。
1、大数据平台研发
职责：主要负责大数据技术的产品化，包括开源技术框架的研究、封装和开发
2、大数据开发
职责：也叫ETL工程师，主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据；
3、大数据算法
职责：俗称调参工程师，主要负责使用机器学习算法建模，处理业务需求，基于算法引擎封装算法工具。
4、大数据可视化
职责：主要负责数据可视化应用开发
业务向的话，主要就是 大数据分析
职责：主要负责结合业务问题，使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用等。
具体往哪个方向发展，可以根据你自己的能力偏好，兴趣来决定。
大数据其实算是很前沿的一个行业方向了吧。不过现在 科技 发展迅猛，数据也许已经慢慢降低在市场中的权重了，未来可能是人工智能， 科技 研发，生物制药比较有前景了。而这些 科技 行业其实可以说不太需要什么用户数据。就好比研制火箭，研制特效药，研发阿尔法狗，这些其实都不需要用户什么数据的，高 科技 进入门槛就比较高了，比较专业了，如果大数据OK的话就继续做吧，毕竟也算白领行业一帮人进入不了。
希望能进入优质回答[捂脸][捂脸]
伴随着大数据的发展，如今很多的人们都都投入了大数据开发的洪流中，不过相对也有着不少的朋友还对大数据的发展还比较迷茫，大数据发展趋势是什么?接下来就来为大家解析一下吧。
开源解决方案
有许多可用的公共数据解决方案(例如开源软件)，已经在加速数据处理方面取得了相当大的进步。它们现在也具有允许实时访问和响应数据的功能，因此它们将在未来蓬勃发展，并受到高度需求。边缘计算在物联网迅速发展的趋势影响下，许多公司开始转向连接设备，以收集更多关于客户或流程的数据。这就产生了对技术创新的需求，旨在减少从数据的收集、分析到采取行动的滞后时间。边缘计算提供了更好的性能，因为流入和流出网络的数据更少，云计算成本更低，即使公司要删除从物联网收集到的不必要的数据，公司也可以从存储成本和基础设施成本中受益。此外，边缘计算还可以加快数据分析，让公司有充足的时间做出反应。
更智能的聊天机器人
在人工智能技术的推动下，聊天机器人现在被用来处理客户查询以提供更个性化的交互，同时不再需要实际的人工人员。机器人在处理大量数据时，能够根据客户在查询中输入的关键字来提供相关答案。而在互动过程中，他们还能够从对话中收集和分析客户的信息，这个过程可以帮助企业开发更精简的策略，提供更愉快的客户体验。
更智能、更严格的网络安全
由于过去那些被曝出的涉及黑客攻击和系统入侵的丑闻，各机构开始将重点放在加强信息保密上。物联网也引起了人们对所收集数据的关注，其中网络安全是个大问题。为了应对这一迫在眉睫的威胁，大数据公司开始利用数据分析工具来预测和检测网络安全威胁。大数据可以通过将安全日志数据集成到网络安全策略中，提供有关过去威胁的信息，帮助公司防止和减轻未来黑客攻击以及数据泄露的影响。
落地吧，现在好多项目落地难
可以往 旅游 这方面，我们邢台的山上好多好玩的呢
现状大数据的前景十分的好，随着大数据应用于各行各业，并正在改变着各行各业，同时也引领大数据人才的变革，在国家及当地政府支持下，大数据在快速发展，企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国也将更加需要更多的数据人才。
这是一个通用的问题，往哪个方面发展困扰着很多人。
首先分析下自己对技术感兴趣吗，数学功底好吗，如果感兴趣又数学功底好，就超算法方面发展，薪资待遇高。
如果数学功底不好，对技术感兴趣，在看自己逻辑如何，逻辑好，就做大数据开发。这个待遇也节节看涨。
如果对技术部感兴趣，还能学进去，那么做数据分析，应用专业软件，需要有些产品知识和行业知识。
如果技术是个渣，对行业和产品感兴趣，那么就做产品经理。
如果什么都提不起兴趣，只是为了感时髦潮流，那么就学个python，随波逐流，碰碰机遇吧。
现状大数据的前景十分的好，随着大数据应用于各行各业，并正在改变着各行各业，同时也引领大数据人才的变革，在国家及当地政府支持下，大数据在快速发展，企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国也将更加需要更多的数据人才。
大数据职业规划总结
这是我的第一篇博客，写起来还真是有些小紧张~~~还请有缘看到的朋友多指点！
打算开始写这些东西的契机是师兄给布置的学习记录作业，而我自己这方面的原因倒主要不是记录学习（写这些东西好花时间呀...），而是看到好多大神，尤其是国外的，都在贡献自己的知识，我被他们的精神感染了，也想自己贡献些东西！
大体可分为四种：
其中，平台开发（大数据工程师），基本是结合公司业务场景及需求，以现已开源的大数据组件为基础，打造公司自己的大数据平台；数据分析则是运用公司的平台，在其之上做些报表和数据变现（听师兄说大公司将平台封装的很好，基本上都是敲SQL）；至于运维，自然是为前两者提供集群支持，如资源分配，组件配置优化等。
在这三者之上便是数据科学家啦！之前通过知乎Live得知，这里的数据科学家和大家传统理解的科学家不一样，就只是一个职业称呼。引用知乎上 北冥承海生 的话：
其中科学的方***指的是坚实的理论基础；大量的数据指如行为日志这种海量数据；自动化业务决策是数据科学家的核心工作，体现 数据优先与经验，计算优先于人工 的价值观。
理论基础方面，北冥承海生推荐了几本书：
其中，最优化好像很重要，因为这些平时遇到的问题，其本质好像都可以归为一个优化问题，更一般的描述是求一个条件极值。
至于将实际问题建成数学模型，及对已知的问题提供现在未知的解决方法，北冥承海生说在学校是学不到的，需要一个大神级mentor悉心指导和经历大量的工程实践...做到这个就能年薪百万啦！当然，钱不钱的无所谓，更重要的是，这不是搬砖，这是人类创造力的体现！在此之上更高级的创造，我想可能是：导向世界（不光人类）需求，体察潜在需求，甚至创造需求！
一激动就扯远了，回归正题。当前大数据行业缺口巨大，有兴趣的朋友也可以看看下面的文章，写得比较务实。
通向大数据的巴别塔：这个完整详细的套路是否适合你？
大数据未来的就业规划？
大数据的就业前景目前来看是不错的，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，大数据领域从业人员薪资水平将持续增长，人才供不应求。
1大数据就业方向
1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、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、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向。对应岗位：大数据运维工程师；
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8k以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
2大数据就业前景
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。
从近几年招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。
另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。
职业生涯规划2000字左右大数据技术
想要在一个岗位上有好的发展，是必须要做好职业生涯规划的。下面是由我为大家整理的“职业生涯规划2000字左右大数据技术”，仅供参考，欢迎大家阅读。
职业生涯规划2000字左右大数据技术（一）
努力很重要，但是方向更重要。在当今激烈的社会竞争之中，相关知识体系和工作经验相对完备者更具有优势，而大学生活是我们进入社会之前的磨练和演习，在对自己所学专业对应的职业有所了解和定位，明确将来前进的方向，能让我们更有侧重点的学习。通过着眼于现学专业和个人所长来进行职业规划，可以分析自我，为将来的奋斗确立方向。如果只是混混度日或者盲目学习各门课程而忽略专业偏向和主次，怎么能够满足将来的工作需要？再者，职业规划可以让我们根据未来的理想制定可行的生活规划，评估当下和目标之间的差距，弥补自身不足，在反复的学习和实践中让之间更具竞争力，充实自我，了解自我，从而找到职场机遇。
一、自我评估与分析
就自身而言，我认为自己的兴趣与爱好其实是比较广泛的，具体的讲自己对计算机、文学、美术等方面比较感兴趣，同时还比较关心时事新闻。而我平时也喜欢看相关爱好的书籍博文，此外喜欢户外运动，喜欢打羽毛球、跑步。闲暇之余我喜欢画画、听音乐看电影。
1、性格的态度特征
我的性格是比较诚实、正直的。在做事情时认真勤奋责任心强，往往尽力做到自己能达的，同时比较喜欢创新。喜欢用不同的角度来看待分析问题。在自己的生活与同学及其他人的交往中比较随和，很少跟人发生正面冲突，也基本能做到小事不计较不记仇，当我遇到没有接触的事情和不懂的地方时能向人虚心请教，但有时也会坚持己见按自己预先设想的来办。
就性格而言，我认为有待改善的地方是，有时缺乏自信，优柔寡断。
对于做事态度方面，有时比较急躁，没有细致地规划好，这也是我认为做一份职业规划非常必要的原因之一。还有，虽然我经常能够意识到问题的存在，忧患意识较强，也常会立刻付诸实践，但是恒心毅力不够，没有坚持到底，这也算是我性格的一个弱点。就此，在未来3年多的大学生活中我会主要到阻止自己做到更好的因素，并努力完善自我，让我在未来更具优势。
性格的理智特征在感知注意方面，我是属于那种主动观察的类型；在想象方面，我是属于主动想象的类型，是那种发散型的类型，同时我认为自己在做事情的时候是现实主义与幻想主义的结合。
如果按照美国霍兰德的职业兴趣理论的分析，我认为我是属于企业型的职业兴趣者，按照美国人才专家把人们的职业定位类型的五种划分方法的话，我认为我是管理型或者是创造型的人。
2、我的优点
（1）我的兴趣比较广泛，对事物的接受能力较强。
（2）社会实践能力以及组织协调能力较强。
（3）对人诚恳，大方，喜欢与人交流社会交际能力强。
（4）特长是画画，有一定的素描基础。
（5）在学识上我喜欢看一些历史、人文、地理之类的书，对我们中国的历史文化有较强的认识，对国外的知识有较多的了解，同时还喜欢看一些感***彩较浓的散文。
（6）在专业知识上虽然没有开始正式上课，但是自己已经在自我学习并通过社会实践了解到一些。
（7）忧患意识较强，喜欢多角度分析问题。
（8）我自问不是什么聪明的人，但相信我的智商是中等偏上的；在道德上虽然不是高尚的人，但起码我认为自己不会破坏社会道德，损人利己。
3、我的缺点
（1）我的缺点还是比较多的，自己的缺点就是有时候做事情会比较粗心，有时可能会丢三落四，做事情有时候会比较冲动，考虑问题不全面，规划不细致。
（2）由于性格比较直，所以有的时候或许会不注意说话的方式。
（3）我的另一个大缺点是脾气有点倔强，认定的事情就一定要做到而且要做好。
（4）社会实践的经验还不丰富，对许多方面的知识了解不够，且没有积极的去学习。适合职业有：信贷顾问房地产经纪人法律从业者银行、税务从业者人事管理人员财务人员机械、电气、计算机工程师业务员营销师当然，测试不一定完全准确，根据我对自己的认识，我性格温和，喜欢独自思考，遇事冷静，讲求和谐。崇尚自由，尊重他人，乐意结交各种各样的朋友。乐观积极，比较有自信。
二、专业就业方向及前景分析
我所学的专业是信息与计算科学，该专业是以信息领域为背景数学与信息，管理相结合的交叉学科专业。毕业以后，可以在信息与计算科学、计算机信息处理、经济、金融等部门从事研究、教学、应用软件开发或者是管理部门从事一些实际应用、开发研究或者管理工作。
（一）前景分析
（1）继续深造：由于信息与计算科学专业的毕业生不仅具有扎实的数学基础和良好的数学思维能力，而且掌握了信息与计算科学的方法与技能，受到科学研究的训练，因此继续深造的可选择领域将变得非常广泛，既可以继续攻读计算数学、计算力学、计算机应用与软件、信息与网络安全、信息科学、自动控制、金融信息等专业和研究方向的硕士学位，也可以攻读具有行业特色且与信息与计算关系比较紧密的某些专业的硕士学位，象地球物理、油藏数值模拟、试井、储运等方向都是继续深造的理想专业。
（2）高等院校、科研单位：信息与计算科学专业的毕业生可以在大专院校和科研单位从事教学和科研研工作，可以继续从事信息科学与计算数学的教学和研究工作，也可以凭借其出色的数学建模能力和计算能力解决实际应用问题。
（3）IT企业：信息与计算科学专业的毕业生进入IT企业是一个重要的就业方向，它们可以在这些企业非常高效的从事计算机软件开发、信息安全与网络安全等工作。信息产业对人才的需求首先是基本的“技能”，包括计算机编程的基本能力，要求具有良好的数据库和计算机网络的知识和使用技能，熟悉基本的软件开发平台。由于信息产业进入“应用”为主流的时代，高水平的从业人员不仅要掌握基本的“技能”，关键还要具备将实际问题提炼为计算问题以及求解该问题的能力，这正是信息与计算科学专业学生的优势所在，也是近几年来国内大型IT企业“抢购”知名高校计算数学专业毕业生的原因所在。
（4）特色行业的就业：在前面的办学指导思想中曾经提到过一条是重实际，即各学校应紧紧结合本校的实际，努力使所办专业与所在学校的定位相适应、与本校教师的特长与发展目标相适应、与所在地区经济发展对人才的需求相适应。
（二）职位选择分析：精算师
1、工作职能权限
精算师运用数学、经济、财政，概率和统计知识帮助公司评估一些事件发生的风险以及制定政策使风险成本最小化。因此，精算师作为一名员工或者顾问，对于保险和再保险行业是必不可少的；在其他行业也涉及退休养老金计划，甚至在政府部门也占有重要位置，诸如英国的精算部门，美国的社会保障部门。精算师通过收集和分析数据估算意外事件发生的可能性成本，这些意外事件包括死亡，疾病，伤病，残疾，还有财产损失。精算师也处理金融问题，例如根据养老金的水平确定退休金额，以及公司根据潜在的风险选择投资的方式以使投资回收化。精算师知识面很广，他们帮助设计和制定保险政策，养老金计划和其他的一些经济策略，这些方式将确保在健全的经济基础之上制定计划。目标与现实差距
2、工作所需专业
（1）分和线性代数。
（2）概率论与数理统计。
（3）应用统计方法。
（4）复利数学。
（5）精算数学。
（6）风险理论。
（7）生存模型。
（8）经济保障计划概论。
（9）精算实务概论。
（10）资产管理和公司财务概论。
（11）资产和负债管理原理。
（三）实现职业目标的具体行动计划（未来三学年）
首先，要认真听课，保证学习成绩，拿到奖学金。但是，我认为，眼光应当放远一些，在我的大学时代多方面培养自己，丰富知识，提高综合素质，而不是急功近利，纯粹为了就业而学习。当然，学习中应当有所偏重，除了数学类必修课，还需要掌握精算实务和资产管理概论等方面知识。这就需要跨专业的学习。
其次，多参与活动，将所学知识运用于实践，初步积累编程和测试经验。平时利用网络与从业人员交流，多去软件测试的论坛、贴吧。让自己在加入工作之前个职业有更深更全面的认识，并且能在这个过程中积累人脉资源具体计划：
大一下学期，英语过四级。
大二上学期成绩达到要求，过英语四级。大二暑假暑期社会实践，找一份***大三上学期学好各门课程，过英语六级
大三寒假在家乡找一份***大三下学期学好各门课程，自学软件测试相关知识大四上学期继续自学软件测试知识
大四寒假运用所学知识进行精算师考试检测自己的测试水平以及相关知识掌握程度大四下学期完善软件测试知识，参加相关专业培训
三、结语
人生犹如在大海里漂泊的船，如果找不到航行的方向，就会迷失自己。就像万吨巨轮没有罗盘掌控方向就不能远航。对自己的未来没有系统的规划，梦想只能遥遥无期，永远实现不了，只能导致自己找不到自己奋斗的目标，一切的理想都将成为空谈。
大学是人生最为重要的时期，能否成为祖国现代化建设的合格接班人，就看你大学四年如何度过了。为了能使自己充实的度过大学四年的美好时光，学有所成，因此制定如上学习计划，用以时刻提醒自己，勉励自己，为美好的明天而努力奋斗。
我相信在我的大学四年中，给自己制定一个合适的职业生涯规划会给我将来的发展起到一个灯塔的作用，将影响我的一生。现在的大学生处在一个纷繁复杂的社会环境，如果不给自己一个很好的方向，在各种社会的迷惑下很容易迷失自己。有压力才会有动力，此计划将作为我大学学习上的启明灯，照亮我前进的道路。
职业生涯规划2000字左右大数据技术（二）
每一位大学生应该在今天规划好自己的明天，我们必须告诫自己：我不能被别人淘汰。而有一份长期稳定的规划是有必要的。首先，职业生涯规划是帮助柔弱个体对抗变幻莫测的世界的一种不变的工具。中国人讲究以“不变应万变”，因此需要有一份稳定的职业生涯规划了。那么对于在校大学生该怎样规划自己的职业生涯呢？对于在校大学生，首先要对自己有一个清醒的认识，知晓自己的优点、缺点等等。另外在对自己有一个比较完备的认识的时候要明确自己的兴趣，明确自己的目标，通过目标的明确要找准自己日后的社会地位定位，履行好自己的社会角色。我会一步一个脚印改变我自己。
一、专业简介
本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。
1、培养目标
本专业就是在此背景下设立的面向大数据时代巨大人才需求的新专业，旨在培养具有良好的科学素养和社会责任感与使命感，具有宽广的国际视野，具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程技术人才。
2、培养要求
本专业是一个软硬件结合、兼顾数据科学理论与应用的以计算技术为基础的、以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。
3、名人学者
房祥忠、纪宏、林华珍等。
二、课程要求
1、主干课程
数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
2、学科要求
善于做需求分析、写代码；善于与人沟通，喜欢探索未知；需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维；需要持续保持学习状态；内性格上能动能静。
3、知识能力
（1）具备扎实的数据基础理论和基础知识。
（2）具有较强的思维能力、算法设计与分析能力。
（3）系统掌握计算机科学与技术专业基本理论、基本知识和操作技能。
（4）了解学科的知识结构、典型技术、核心概念和基本工作流程。
（5）有较强的计算机系统的认知、分析、设计、编程和应用能力。
（6）掌握文献检索、资料查询的基本方法、能够独立获取相关的知识和信息，具有较强的创新意识。
（7）熟练掌握一门外语，能够熟读该专业外文书刊。
三、自我评估
1、我的性格
大家都说我是一个活泼开朗的人，很善于与人交流，人缘也比较好，但是很多时候在一些场合缺乏自信，有的时候患得患失，总是考虑的太多，所以错过了一些很好的机会。从小到大都比较要强，不服输，总想必别人做的更好，不过来到大学，发现人外有人，天外有天，所以开始懂得只要自己努力了就不后悔，不管结果是不是第一，只要自己尽力了就是最好的了。性格比较直爽，有的时候容易伤人，虽然在尽力在改变，但是还需要进一步改善。我是个很好的合作伙伴，做事踏实认真，大家交给我的事情总能很好的完成，一丝不苟。
2、我的兴趣
喜欢看电视，看报纸，上网，逛街，打羽毛球等。很喜欢玩，但是也很关心时事和政治方面的新闻，可以说爱好广泛，但是没有什么很专一能做好的事情。
3、我自己认为所具有的能力
现在在班级里担任班长，所以在这一年里，自己的很多能力都有所提高。比如，在协调班级工作中，增强了合作意识，并提升了统筹规划的能力，在工作中，可能会遇到一些摩擦，在解决这些小摩擦的过程中，我也提升了解决问题和矛盾的能力。也具有了一定的与人交流沟通和组织各种活动的能力。
4、我的价值观
我自己感觉我的人生观和价值观都比较正确，信仰共产主义，而且一直坚信，人一生不能只为了钱去追逐，最有意义的一生是活的快乐幸福，而不是为了追逐金钱和奢侈的生活。
5、我的优势和劣势
优势，我的人缘还可以，善于与人交流，还有在组织活动等方面有一定的组织能力，性格比较开朗，能够很好的调节自己的心情。比较要强，做事踏实。
劣势，缺乏恒心，自制力也比较差，不能很好的控制自己，有的时候性格太直了，有什么说什么，容易伤害到别人。
6、我的技能
英语比较好，计算机常用软件的使用，口语表达能力比较强，善于学习新事物。
7、在选择职业时遇到的最大困难和困惑
我现在学习的专业是自动化专业，如果我从事本专业工作，那么就需要我有很扎实的专业基本功和基础，但是现在我所学习的编程等内容对我自己来说有一定的难度，不而且对这些内容并没有很深的兴趣，只是在一点点的培养。第二，现在全国开展此专业的学校有很多，而对于此专业我们学校并没有什么竞争力，所以不知道自己以后能不能找到合适的工作，也不知道今后能不能胜任自动化专业的工作。
8、与职业选择目标的差距
主要是在专业知识上，还有很大的差距。第二，是耐心做事的能力，工程师，以后的工作很可能会比较枯燥，比较复杂，这就需要我有很强的耐心，和对工作的热爱。这也需要我在今后的学习中不断努力提高。
通过沟通分析综合评估执行以形成一种理性的思维，这样明确了方向，便向成功更迈进了一步。即使今后的工作和目标相比有所偏差，也不会差距太远。还有一点就是，不能随更改自己的规划，要坚持自己的目标，勇于面对挫折。每个人心中都有一座山峰，雕刻着理想、信念、追求、抱负；每个人心中都有一片森林，承载着收获、芬芳、失意、磨砺。一个人，若要获得成功，必须拿出勇气，付出努力、拼搏、奋斗。成功，不相信眼泪；成功，不相信颓废；成功不相信幻影未来，要靠自己去打拼！
职业生涯规划2000字左右大数据技术（三）
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。
一、为什么要做数据分析师
在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。
而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
我们举两个通过数据分析获得成功的例子：
（1）Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显示广告提供商。
（2）Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明：亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。
此外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析，客户分群，销量预测等等；在金融上预测股价及其波动，套利模型等等；在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师也越来越受到重视。
然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万——19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力（基于对海量数据的研究）的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用；要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。
二、我的职业规划
对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
为此，我对自己的规划如下：
第一步：掌握基本的数据分析知识（比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等），掌握基本的数据分析软件（比如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等），掌握基本的商业经济常识（比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等）。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了xx学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。
第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的***，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过***，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去xx，做和VBA的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。
再之后去了xx，在那里***了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书SOW，体会颇多。
第三步：第一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者IT公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，IBM，AC等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自己成长起来。
第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务，是因为未来必将是互联网的时代，电子商务必将取代传统商务，最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外，电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力，可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。
第五步：未知。我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步。
三、数据分析师的能力和目标
（一）能力
1、一定要懂点战略、才能结合商业。
2、一定要漂亮的presentation、才能buying。
3、一定要有globalview、才能打单。
4、一定要懂业务、才能结合市场。
5、一定要专几种工具、才能干活。
6、一定要学好、才能有效率。
7、一定要有强悍理论基础、才能入门。
8、一定要努力、才能赚钱；最重要的。
9、一定要务实、才有reputation。
（二）目标
1、做过多少个项目？
2、业务背景有哪些，是否跨行业？
3、做过多少种类型的模型？做了多少个模型？
4、基于模型做过多少次完整的marketing闭环？
我仅以此为努力之坐标，时刻提醒自己。路在前方，漫漫前行。
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