本篇文章主要给网友们分享区块链大数据安全专业就业的知识，其中更加会对区块链大学生好就业吗进行更多的解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，记得关注本站！
大数据专业就业和学历要求如下：
教育部近日公布的2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果显示，250所高校新增了“数据科学与大数据技术”专业，可以说是全面铺开了，这个专业真的很好吗？
一定要根据自身情况保持耐心去了解去分析，一心想要直接答案的最容易被忽悠。
数据科学与大数据技术专业剖析
同样，这个专业也是属于顺应时代发展，抢占市场先机的“投机”行为，作为新兴的、交叉的专业，不可能有成熟的概念、培养方案，各高校都是在黑暗中摸索前行，培养方案也是五花八门，但无论怎样变都是统计学、数学、计算机、软件工程等专业的“大杂烩”，核心是统计学+计算机。
看一看相关介绍就知道了：数据科学与大数据技术专业毕业生通过掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新，从事大数据研究和开发应用。 也是很笼统很空虚，为什么？因为新啊，前无古人啊，没有经验可遵循啊。
再看一下主要课程：数学、C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理、大数据管理、大数据实践等课程。
统计学知识和计算机知识是核心点，加一点数学、数据科学课程。
真的很好吗？
任何专业都有优缺点，好不好都是相对的，如果你喜欢，也做好了努力的准备，那就尽管去努力吧，但一定要不讨厌统计学和计算机，不要因为名字的高大上就忽视了自己的能力。专业名字再高大上，课程如何搭建，教师的水平和资源问题解决不了也是白扯。
电子商务等就是个案例，从高大上到烂大街没几年时间，当然不是说这个专业也会像电子商务那样很快泛滥成灾，只是告诉大家不要有急功近利的蹭热点的心理。
想做相关工作，学什么专业不是最重要的，怎么学才是，学计算机、统计学、数学都可以从事大数据工作，用人单位不会因为你专业名字高大上高看你一眼，还得看真本事（学校学历也很重要）。
照这样下去，不排除将来会出现云计算、区块链等令人哭笑不得的专业
区块链方向的专业性人才目前是很好就业的，这方面是国家目前比价重视的领域，增加了很多国家级的项目，区块链企业目前对人才的需求还是挺大的，比如说国内发展比较好的区块链技术公司趣链科技，前一阵子就在全国校招，亲可以关注看看。
前景非常好。进军区块链领域的企业越来越多，区块链技术的人才却很少，于是企业出现了“高薪招不到人才”的窘境，而那些少数的区块链人才也遭到各个企业的高薪争抢。
Boss直聘研究院数据显示，与区块链相关的岗位招聘需求自2017年下半年开始快速增长，2017年11月成为第一个明显的爆发点;2018年1-2月，区块链相关人才的招聘需求已达到2017年同期的9.7倍，发布区块链相关岗位的公司数量同比增长4.6倍。
截至2018年2月，区块链相关岗位占到互联网行业总岗位量的0.41%，但专业区块链技术人才的供需比仅为0.15，供给严重不足。
不平衡的供需比也拉高了区块链人才的平均薪资。数据显示，2017年11月之前，区块链相关岗位的平均招聘薪资为2.32万元。2017年11月之后，区块链相关岗位的平均招聘薪资达到2.58万元。
其中，平均月薪在2万至3万元区间的区块链人才占比最高，达到41.7%;平均月薪在1万至两万元的区块链人才占比达30.9%;仅有4.4%的区块链人才平均月薪低于万元，也就是说，超过9成的区块链人才的薪资都是“万元户”。
要想通过学习区块链技术实现就业，可以重点关注以下几个学习方向：
第一：金融领域。金融领域是区块链技术重点的落地应用场景，所以可以重点关注一下区块链在金融领域应用的相关知识。随着未来区块链技术在金融领域的落地应用，整个金融体系会释放出大量的相关人才需求。
第二：大数据领域。从区块链自身的技术特点来看，未来大数据和区块链的结合是一种发展的必然。大数据当前正处在落地应用的初期，未来大数据在工业互联网领域将会发挥出越来越重要的作用，因此区块链在大数据领域的应用场景也会逐渐得到扩展。
从近几年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据岗位正在逐渐增加，如果掌握一定的区块链技术会在一定程度上提升自身的岗位竞争力。
第三：边缘计算领域。在工业互联网时代，“云+边”的处理方式将成为一个重要的发展趋势，在5G通信的推动下，边缘计算也将起到越来越重要的作用，而区块链技术和边缘计算的结合也具有一定的“天然性”，所以边缘计算领域也将成为一个重要的区块链落地应用场景。
大数据技术加速应用落地，呈现出十大爆发点
人工智能的崛起，加速了大数据技术的应用落地。国内大数据企业年营业额4000万人民币以上的已经超过40%，这意味着，这些企业已经度过生存期，开始进入应用落地和品牌推广阶段，那么大数据产业十大爆发点会在哪呢?
大数据行业市场规模分析预测
从2011年开始，大数据行业开始进入发展快车道。据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2016年中国大数据行业市场规模148.9亿元，截止到2017年也将保持较高增长，市场规模达到约207.4
亿元，未来两年也将保持35%以上的市场增长率。预计2018年国大数据行业市场规模将达283.7亿元。总体来看，我国大数据行业市场规模量级为百亿级，远未达到一个时代的行业所具备的市场价值空间。
2011-2019年中国大数据行业市场规模统计及增长情况预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
大数据产业十大爆发点分析
1、工业企业上云引爆工业APP市场。2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。
未来，随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等)，以及各地政府对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。
2、前端智能将广泛应用在城市安防和设备设施监测维护领域
2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。
未来，随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等)，以及各地政府对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。
3、智能投顾开辟金融市场新蓝海
新兴的智能投顾公司在国外发展迅速，主流财富管理领域已经认可智能投顾并积极投入其中。目前，国内的一些公司也推出了类似的产品(如投米RA、积木盒子、嘉实基金和弥财等)，但整体而言仍然处在非常早期的阶段。
国内的智能投顾业务将推动投资理财走向普惠化，改变财富管理市场格局，开辟中国金融市场新蓝海，未来市场发展潜力巨大。
4、网络营销向线下渗透，场景营销成破局利器
营销大数据的本质是，通过把握企业或个人的特征，挖掘识别其需求，并据此将正确的产品和服务推送给有需求的客户，并从中收取费用，最终达成三赢的效果。在用户注意力资源开发已经饱和的现状下，传统网络营销业务增长乏力。基于线下场景的营销，提供了破局制胜的突破口。线下场景数据由于自带精准性的特征，当前已成为营销大数据企业关注的重点。常用的线下场景则包括各大商场、汽车4S店、滑雪场、机场和高铁站等。
5、“数据铁笼”开启政务监管新市场
“数据铁笼”通过应用大数据分析方法，对行政权力的运行开展全面而高效的监督。数据铁笼的建设，首要的是树立开放共享的思想理念，规范权力体系。在此基础上，搭建融合跨界的大数据平台，通过大数据融合分析，支撑权力运行流程的再造和优化，实现精准有效的权利监管。典型的数据铁笼细分应用场景包括：酒驾治理流程化、交通建设工程项目流程化、道路运输管理流程化、纪委监督数据化、公检法案件审判精准化等。
6、BD+ABI引爆多元化健康医疗应用市场
人工智能+健康医疗大数据：健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。具体的应用场景包括：语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。
物联网+健康医疗大数据：物联网技术的出现，能够帮助医院实现对医疗对象(如医生、护士、病人、设备、物资和药物等)的智能化感知和处理，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能。在医疗物联网领域的两个重点应用：医疗服务，主要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设;成本控制，以医院人财物为中心的保障和行政业务管理。
区块链+健康医疗大数据：区块链技术是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录，因此又称为分布式账本技术。首先，各类互联医疗设备和数据安全的需要，使得区块链技术及相关安全基础设施，成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互操作性的基础。其次，区块链能够统一不同的数据集，打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”，为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的数据集。
7、大数据思维开启态势感知市场
当下，面对复杂多变的网络安全威胁和安全风险，仅靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一技术已经不能满足网络安全需求，而“基于大数据的网络安全态势感知”由于可以综合各方面因素，动态展示网络安全现状，并适时地给出预测和预警提示，得到了市场的广泛关注。
大数据技术特有的海量存储和并行计算等特点，为大规模网络安全态势感知技术的实现奠定了基础。借助大数据技术，通过对海量数据的分析和挖掘，态势感知可以对网络安全状态进行评估，感知网络异常事件和漏洞，并进行整体安全态势预测。
8、数据交易线上化开辟企业数据合作新渠道
当前，各地政府在大力发展大数据产业时，都格外重视“大数据交易中心“建设，加速推动数据资源开放共享。考虑到中国80%以上的数据资源掌握在各级政府手里，政府数据的开放共享和开发应用已经成为建设重点。然而，由于数据商品价值的特殊性(易被复制、易被侵权、数据隐私和安全缺乏保障、数据价值具有不确定性)，数据交易的建设和运营面临一些现实困境。未来，随着线上交易机制的完善，确权、安全和定价等问题的解决，将促使线上的交易平台成为数据需求方和供给方对接的新渠道，海量的线下数据合作将逐步向线上迁移，加速数据的流通和应用，拓展企业间数据合作的新渠道。
9、数据跨界集聚构筑寡头生态新蓝图
数据开放推动社会治理的变革，实现了治理主体从一元化向多元化转变，治理模式从政府管理走向市场化的多元合作模式。共享经济通过数据开放共享和平台建设，推动了社会治理的变革，促成了治理系统向法治、协商和自治的转变，有效弥补了政府监管的短板，开放了数据红利，激活了市场创新，提供了更加便捷的生活方式。
目前，我国共享经济的主要应用领域包括交通出行、房屋住宿、知识技能、生活服务、医疗服务和二手交易等。虽然共享经济发展迅速，渗透领域日渐拓展，但该体系下仍存在信用机制不健全、监管缺失、严重依赖补贴等行业乱象。
2016年以来，共享经济的市场竞争格局逐渐清晰，逐步由单个平台走向寡头竞争和生态化发展的趋势明显。一方面，共享企业持续洗牌，以共享单车市场为例，处于市场尾端、运营能力差的企业相继倒闭，而巨头的加入使得共享单车行业梯形分队明显;另一方面，共享经济正逐步走向生态化，诸多细分市场都传来单个共享平台被互联网巨头投资或收购的消息，加速了跨界的数据集聚。
10、在线职业培训弥合复合型大数据人才缺口
大数据人才需要具有跨领域的知识架构，既需要懂IT技术和统计知识，又要懂实际的应用场景业务。预计，2018年中国大数据领域的复合型人才缺口约为160万。面对复合型人才的这种巨大缺口，仅靠传统的高校教育难以快速满足市场需求。在此背景下，在线职业培训成为填补大数据领域复合型人才缺口的有效途径，其灵活高效的资源配置能力，可以有效应对市场的动态变化。
而在各类在线职业培训课程中，以考证类培训最受欢迎，主要是考证类课程的授课目的明确，课后通过考试拿到国家承认的相关资格证书有利于帮助其在职场上升职、加薪。大数据产业是万物互联、人工智能、智慧城市等新概念产业的支撑性基础，是数字经济发展的重要环节。目前，该产业已经由初级发展阶段逐步转向成熟期，传统的软件信息部门正在形成新势力，瞄准细分领域的创企们亦在迭代强化，抓紧战队。
写到这里，本文关于区块链大数据安全专业就业和区块链大学生好就业吗的介绍到此为止了，如果能碰巧解决你现在面临的问题，如果你还想更加了解这方面的信息，记得收藏关注本站。
评论