人工智能大数据专业是干什么的？
1、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
PS:经常会用到的语言包括Python、J***a、C或者C++，有些人用Python或者J***a比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
2、Hadoop开发工程师
熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、***运维系统的开发。hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，
人工智能大数据研究生就业前景？
当前整个IT行业对于大数据和云计算人才的需求量还是比较大的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。
目前人工智能大数据和云计算在技术体系上已经趋于成熟，正处在落地应用的初期阶段，相对于大数据来说，云计算技术的落地应用有很大的发展空间。
大数据在产业中的应用？
大数据目前的应用已经非常广了，牛牛给你列举几个：
1、改变生活：互联网时代，我们最大的感受就是生活方便了。为什么方便了呢？比如：我们想买什么随便打开一个购物APP就会发现，推荐给我们的都是我们想买的和喜欢的。这是怎么实现的呢？牛牛告诉你大数据功不可没。
2、业务流程优化：之前工作或者是其他方面中是遇到一些无用功，而却不能很好的分析其原因出在哪里，因为需要我们分析的数据过于庞大，数据分析的工作量远远超过了这些无用功的时间。而现在通过大数据技术，你会发现轻松搞定。所以很多传统企业也需要大数据人才喽。
3、满足用户需求：呃，这一项相信大家比牛牛都熟悉呢！所以就不说了。
4、提高体育成绩：哈哈哈，经常看足球的童鞋们，是不是发现男足训练的时候都穿一个黑色的“胸罩”。科学的数据可以改善训练方式，营养搭配等等。其实还有很多大数据应用的方向比如：提高医疗研发、金融交易领域、改善城市交通、安全执法、优化机器和设备性能、物联网、人工智能等等。
大数据细分应用领域需求与市场分析
制造业需求市场
一、行业信息化建设现状
当前，我国工业正处于转型升级的攻坚时期，国家工信部印发《信息化和工业化深度融合专项行动***(2013-2018年)》，积极推动信息化和工业化深度融合，国家工信部先后认定16个两化融合试点城市， 各地都取得了显著的成果。上海作为首批8个国家级两化融合试验区之一,连续5年保持全国领先水平。
图表：2016年中国制造行业信息化投资规模统计
数据来源：中研普华
2013年，中国制造业信息化投资达620亿元，略有增长，同比增长率为0.8%。2015年，中国制造业信息化投资规模达到655亿元，同比增长3.4%。但是中国制造业中不同行业、不同规模的企业，信息化建设状况差距很大。石化、钢铁、汽车等行业集中度高企业的信息化建设较好，一些企业已基本具备了与国际同行接近的信息化水平;而纺织、轻工等行业，信息化建设水平较低。
随着信息技术的发展以及信息化普及水平的提高，数字技术、网络技术和智能技术日益渗透融入到产品研发、设计、制造的全过程，推动产品生产过程的重大变革。
我国大数据产业开始已进入深化阶段
中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机***设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。
2021年市场规模接近900亿元
近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球***肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。
金融行业是我国大数据产业规模最大的下***业
大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下***业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下***业中，金融、***、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占***别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。
随着互联网飞速发展，信息化也越来越多地出现在人们的视野中，信息即价值这个观念也被越来越多的人证明，面对海量的信息，人们开始希望能有工具帮自己从中获取有价值的信息，商业智能BI开始走上台前。
商业智能BI是基于一套基于已有数据的解决方案，是将企业中现有的数据转化为信息，***企业做出管理决策的工具。
如果企业没有已有数据存储，信息化建设还没有开始，这时候在商业智能BI方面花费再多的时间和精力都是一种浪费。因为BI的成功需要的是企业丰富的数据库，这一点是最关键的，忽略了这一点，企业要想成功实施BI，是完全不可能的。
企业丰富的业务数据库是建设BI的基础，基础框架没有搭好，往上投资多少都是徒劳，所以想要使用BI，企业必须保存有像供应链数据、人力数据、生产数据等，或是已经完成初步的信息化建设，通过业务系统（ERP，OA，CRM等）的使用在个业务系统数据库中积攒了大量业务数据。
优秀的数据处理能力
在传统的经营管理模式中，决策人员想要了解公司总体状况并不容易，决策人员大多只与中高层管理人员对接，管理人员再与一线人员对接，然后由一线业务人员人工统计数据。在这个过程中，信息经历了多次传递，难免会出现误差，这就让信息的准确性大打折扣，企业管理人员迫切的需要一套自动化的数据系统。
最初的业务系统其实就是为了解决这个问题，所以将一线业务人员的实际操作转化为了数据库中的数据，让信息自动收集到系统数据库，但业务系统只解决了数据的“入”却没有解决数据的“出”，一线人员想要从中调取数据，只能人工把数据整理到EXCEL表单中，依旧需要花费大量的时间、精力，也还会产生数据的准确性问题。
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