隨著科學技術的發展，人類社會擁有的數據規模正在快速增長。 從天上到地下，每時每刻都會產生并存儲大量數據。 數據科學通過分析數據來幫助決策。

例如，有很多社交網站整天存儲著各種瑣碎的數據，從你的位置到你點擊的鏈接。 他們不怕數據太多，就怕有什么東西沒有記錄下來。 數據量的增加和數據的多樣性也促使許多企業和政府進行數據分析以支持業務決策（數據）。

例如，沃爾瑪分析師發現，歐美家庭主婦通常會要求丈夫在下班后給孩子買尿布。 而這些大漢還帶回來了幾罐啤酒。 沃爾瑪將啤酒和尿布放在一起作為組合，尿布的銷售帶動了啤酒的熱銷。

從這個圖表我們可以發現，各行各業在大數據產業聯盟的數據采集、數據組織、數據分析、數據應用、數據投資等各個方面都可以賺到金。 互聯網企業、運營商企業、政府及行業用戶、應用開發商、數據云服務商、咨詢服務商將形成一套完整的大數據生態環境。 大數據正在形成新的產業鏈。

大數據專業的就業方向也是我們關心的問題。 他們有哪些職位？

事實上，大到財富500強、BAT，小到初創公司，都需要數據人才。 目前，大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門普遍采用扁平化的層級模式，大致分為三個級別：數據分析師、高級研究員、部門主管。

大公司可能會根據應用領域的維度劃分不同的團隊，而小公司則需要身兼多職。 一些特別重視大數據戰略的互聯網公司會設立另一個高層職位——比如阿里巴巴的首席數據官。 這個職位的大部分人都會往研究方向發展，成為重要的數據戰略人才。 另一方面，大數據工程師既懂業務、懂產品，也懂業務部門員工，因此也可以跳槽到產品部門或營銷部門大數據管理與應用就業方向及前景，甚至晉升到公司高層管理人員。

職業發展主要分為3個方向：

1、大數據發展方向； 涉及的專業崗位有：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

2. 數據挖掘、數據分析和機器學習； 涉及的專業職位有：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據算法師等；

3、大數據運維和云計算方向； 對應職位：大數據運維工程師；

這三個方向中，大數據發展是基礎。 以開發工程師為例，入門級月薪已達到8K以上大數據管理與應用就業方向及前景，工作一年后月薪可達1.2W以上。 具有2-3年工作經驗的人才年薪可達30萬-50萬。 一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進入大公司的捷徑。 凡是精通這三個方向中的任何一個的人，都會有光明的前途（金錢）。

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