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。
　　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！
　　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。