大数据时代：哪些职业将会被取代？

一、大数据时代：哪些职业将会被取代？

大数据时代的影响

随着大数据技术的飞速发展，越来越多的职业受到影响。大数据分析的普及和应用使得一些传统职业面临着被淘汰或取代的风险。

哪些职业受到威胁

1. 数据分析师：虽然讽刺的是，数据分析师本身也面临被大数据技术所取代的可能。人工智能和机器学习的发展，使得大数据分析日益自动化和智能化，部分简单的数据分析可能被机器所完成。

2. 银行柜员：随着金融科技的发展，网上银行、支付宝等网络支付工具的普及，越来越多的交易和服务可以通过网络完成，传统的银行柜员职位逐渐减少。

3. 行政助理：许多日常行政工作如日程安排、文件整理等都可以通过智能助手或软件完成，因此传统的行政助理可能会面临职业前景不佳的问题。

新兴职业机遇

但是，大数据时代也带来了新的职业机遇。例如：

• 1. 数据安全专家：随着数据泄露和网络安全威胁的增加，数据安全专家将越来越受到重视。
• 2. 人工智能工程师：人工智能技术的快速发展需要大量专业人才，人工智能工程师成为热门职业。
• 3. 数字营销师：随着互联网广告的崛起，数字营销师将成为越来越多企业所需的重要职业。
• 4. 虚拟现实设计师：虚拟现实技术的发展影响了娱乐、教育、医疗等多个领域，虚拟现实设计师逐渐成为新兴职业。

总结

在大数据时代，职业的发展和变革是不可避免的。传统职业可能会面临被取代的风险，而新兴职业将会迎来更广阔的发展空间。不断学习和更新自己的技能，将是每个从业者所面临的重要挑战。

感谢您阅读本文，希望能对您了解大数据时代的职业发展趋势有所帮助。

二、大数据时代哪种职业最吃香？

在大数据时代很明显掌握大数据技术，进行大数据的分析和挖掘是比较吃香的！互联网行业在未来的几年都会比较热门！

三、ai时代的职业有哪些？

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

5、AI硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

四、成都大数据培训：探索数据时代的职业前景

大数据时代的来临

在信息时代的背景下，大数据已经成为企业决策和发展的重要依托。大数据技术的应用已经深入到各行各业，成为企业提升竞争力的重要手段。

成都作为大数据培训热门城市

作为中国西部的经济中心，成都在大数据行业的发展上也日渐成熟。越来越多的企业开始重视数据分析和挖掘，对于懂得大数据技术的专业人才需求也在逐年增加。

为什么选择成都大数据培训课程

成都拥有众多高校和科研机构，为大数据技术的学习提供了良好的学术氛围。在此背景下，成都的大数据培训课程无论是师资力量还是课程设置都能够满足学员的需求，助力学员在数据领域取得成功。

大数据培训的就业前景

学习大数据课程不仅可以提升个人的技能水平，还能够拓宽就业渠道。在数据分析和挖掘等领域，大量企业渴望拥有高素质的人才，通过大数据培训，学员将有机会获得在各行业就业的机会。

结语

在大数据时代，学习相关课程已经成为提升自身职业竞争力的必然选择。选择成都大数据培训课程，将会是开启职业发展新篇章的关键一步。

感谢读者阅读本文，相信通过了解成都大数据培训的相关内容，您对于大数据技术的学习和就业前景有了更清晰的认识。

五、数据时代与大数据时代的区别？

区别是:大数据的数据结构与传统的数据结构有很大的不同，传统的数据库数据主要以结构化数据为主，而大数据系统中的数据往往有非常复杂的数据结构，其中既有结构化数据，也有大量的非结构化数据和半结构化数据，所以目前大数据技术体系不仅会采用传统的数据库来存储数据，也会采用NoSql数据库来存储数据，这也是大数据时代对于数据存储方式的一个重要改变。

六、大数据时代的挑战有哪些？

大数据时代面临着诸多挑战，包括数据隐私和安全问题、数据质量和可信度、数据处理和分析能力的提升、数据治理和合规性、数据存储和管理的成本等。

此外，还有数据的多样性和复杂性、数据的快速增长和高速传输、数据的集成和共享、人才的短缺和技能的更新等挑战也需要应对。为了充分利用大数据的潜力，需要解决这些挑战并建立可持续的大数据生态系统。

七、大数据时代企业面临哪些风险？

在大数据时代，没有什么比数据安全更重要了。许多企业存储大量用户敏感的信息和数据。这些数据很容易成为犯罪分子的目标，因此企业数据管理人员对这些用户的数据安全负有重大责任。

1、大数据相关人员可能都是相关科班出身人员，但并不是每个人都会认识到数据安全的重要性。如果企业不对员工进行数据安全相关知识的培训，则会因为数据管理员的操作不当而发生安全问题，甚至给企业造成巨大的损失。而数据安全相关知识就是让企业提前明白相关问题，避免这种问题的发生。

2、数据备份在企业中十分重要，因为数据备份意味着多了一份保障，如果出现了问题，企业可以通过复制备份数据来恢复还原数据，并且不会丢失任何内容，这一点对企业尤为重要，甚至可能关系到企业的存亡。举个例子，911事件，导致美国许多企业的数据一夜之间全部丢失，因为没有备份，企业在后续只得申请破产清算。

3、密码安全不足问题，密码安全一直以来都是一个十分重要的话题，许多企业数据管理者为了账号密码的记忆方便，采用最为简单的密码。如“123456”“admin”这种密码，特别是企业所有员工都采用一个密码，数据安全就相对而言更加危险。

八、大数据时代需要哪些数据库技术？

数据库技术的发展实际上取决于互联网发展过程中需求的不断升级。如果数据是小钱钱，那么数据库就好比古代的布袋，皮钱包再到如今的电子钱包。演变就是为了适应需求的变化。总的来说，根据数据库原理的不同，可以分为关系型数据库，NoSQL数据库以及时序数据库。下面就为大家简单介绍下这几类数据库的特点以及应用场景：

关系型数据库

关系型数据库是比较传统的数据库，其中包括SQL Server，Oracle，DB2，MySQL等。关系型数据库是基于行存储的，适合结构化实体的存储，读写性能比较平均，支持复杂条件查询。但对于非结构化数据的存储就有些吃力了。

NoSQL数据库

NoSQL数据库的代表非MongoDB莫属，如今，随着MySQL 8的出现，NoSQL数据库的选择也变得多样起来。NoSQL数据库包括文档型数据库，列存储数据库等。这类数据库很好的支持了非结构化数据的存储，但是部分此类数据库由于其底层实现，读性能相较于写性能来说要优异许多。举个栗子，Google Cloud DataStore是一款文档型数据库，其底层基于列索引的BigTable实现。当插入一个JSON对象时，内部需要很多操作来完成对象的保存，相较于关系型数据库的插入操作要麻烦一些。

时序数据库

时序数据库是一个新兴的概念，目前比较流行有InfluxDB，国内初创公司涛思数据的TDengine也是不错的选择。时序数据库适用于物联网传感器数据的存储以及应用日志收集等场景。通过名字就可以看出该类数据库存储的数据基本都是通过时间戳索引的，因此同样不支持复杂的条件查询。

结语

关系型数据库，NoSQL数据库以及时序数据库的选择取决于要存储的数据类型，应用场景。但在互联网如此发达的今天，还要应对高并发，高可用的挑战。也就有了后来的读写分离，故障转移，读拷贝等技术的出现，同时也诞生了应用缓存Redis，消息队列Kafka等来缓解数据库的压力。在选择数据库时，根据应用场景，数据类型选择最合适的就好。

九、大数据时代下如何利用小数据创造大价值？

“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。

“小数据”是价值所在

“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用

十、大数据职业方向有哪些？

1. 数据分析师：负责使用数据库和商业智能工具分析和可视化大量数据，旨在帮助公司制定有针对性的营销策略。

2. 数据科学家：通过计算机程序、统计学和机器学习来分析大量数据，并以直观的和有意义的方式呈现数据的特征和结论。

3. 数据挖掘员：主要开发和使用技术来从大量数据中发现有价值的趋势、模式和结构。

4. 数据建模师：负责利用统计和机器学习方法开发模型，以指导有趣的结果或发现，并将数据可视化。

5. 大数据开发人员：负责维护和管理大数据基础架构，构建复杂的“抽象几何体”管道来构建、跟踪数据，提取有用信息并回应它们。

6. 决策支持高级分析师：负责使用大数据分析和可视化工具以及改进企业决策流程的工程方法。

7. 智能化传输分析师：负责应用程序分析、日志分析和可视化，以识别和发现特定企业参与者的网络行为特征。

8. 预测分析师：使用统计原理、数学模型和机器学习方法对大量数据进行探索性的数据分析，以帮助企业预测未来趋势和结果。

9. 数据工程师：负责使用面向大数据的技术，建立大规模数据执行环境，以便