首先，必须要肯定的一点是：大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。
原因是：近几年来，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。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
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因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。
另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。
大数据分析已广泛应用于各个领域，无论是国家政府部门、企事业单位，大数据分析都是进行决策和制作决定的重要环节。各种应用于分析无处不在，已经处于风口行业，属于朝阳行业，可以说是前景很好，大数据分析专职岗位有：大数据分析师，大数据分析员，大数据分析主管等，为企业决策层提供详细和准确的数据依据。有一些小伙伴想转行大数据，但是苦于纠结，犹豫，害怕就业前景不好，害怕行业发展前景不好，那今天小编就来给各位分析一下，大数据就业前景怎么样?
首先来说人才缺口，未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会越来越大，缺的人多了，自然好就业。
然后来看职位薪资，普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。
接着来看行业前景，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。
最后看看最实际的问题，企业需求，BAT、滴滴、今日头条重金招贤纳士，急寻大数据人才，校招年薪水平均再30万以上，80%中小型企业大数据建设已经起步，需求量大增。有大企业需求，未来的就业前景自然不言而喻。
大数据行业应用广泛，大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。职业选择多达几十种，要升职加薪很容易!可以说，未来的大数据工作，就意味着高工资、稳定、广泛的职业使用度、优越感……
第一步：对于大数据的基本认知学习大数据，首先要明白大数据是什么，其未来的发展方向和应用场景有哪些？当然，很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平，这样考虑固然无错，但是对于深刻理解大数据却并无实际意义。第二步：理论知识学习这一过程尤为重要，毕竟这是学习大数据的关键，而且，这一过程对于系统化的要求更高，如何循序渐进，有方式有目的的学习，将是小白更加快速的学懂大数据的关键。所以给大家分享一个学习大数据知识点的先后顺序安排，希望对大家有所帮助。 1、Java：主要为Java的标准版JavaSE。JavaEE，javaME方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了。此外JDBC是一定要掌握的，因为它关系到Java与数据库的连接。 2、Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，它能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。 3、Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，把Hadoop的这些组件学明白就可以进行大数据的处理了。 4、Oozie：用于管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。 5、python：用于编写网络爬虫。 6、Kafka：比较好用的队列工具，专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方。 7、Spark：用来弥补基于hadoo中MapReduce处理数据速度上的缺点，特别适合做迭代运算。当然，这里只是简单的罗列一下大数据学习的基本线路。第三步、真实实训项目、培养实操能力如今互联网上关于大数据的应用案例有很多，也有很多的实训项目，大家可以去进行独立的实操，当然，这些案例的数据真实性很低，实操的效果也不会很好。
