大数据系统架构师大数据平台建设、系统设计和基础设施。学习大数据技术对场景的要求很高，因为无论是大数据开发还是大数据分析都离不开场景。所以在学习大数据相关技术的过程中，一定要注意给自己创造实践场景。从技术体系的成熟度来看，大数据技术已经成熟，这为大数据技术的全面应用奠定了基础，大量的生产场景可以借助大数据技术进行创新。可以说，大数据为传统工业企业开启了一次革新。
2022年如何看待大数据技术？
在探讨这个问题之前，首先要了解三件事，其一是大数据技术正在从“技术”向“资源”转变，技术的价值在于出口，而资源本身就自带价值属性。这一点与早期的电力技术发展有相似之处，早期的电力也被称为技术，但是目前我们已经把电力称为资源了，而且电力也是非常重要的生产资源，在当前我国的电力资源消耗当中，超过一半的电力资源被用在了工业生产上，
其二是大数据技术的发展源自于互联网、物联网技术的发展，可以说互联网和物联网的发展，是导致大数据产生和发展的核心因素，因此可以说，有互联网的地方就有大数据。其三是大数据技术正在形成一个庞大的技术体系，这个体系涉及到数据的采集、存储、分析、呈现、应用和安全，不仅互联网企业可以参与到大数据技术体系当中，传统行业企业同样可以参与到大数据技术体系当中，而且在工业互联网时代，大数据的创新将向产业场景回归，
在了解了这三件事之后，我们再看一下大数据技术的应用现状，目前大数据技术的主要应用场景依然在互联网领域，包括电子商务、互联网出行、本地生活、在线教育、互联网医院、互联网金融等场景，这些场景都有比较明显的互联网属性，数据基础也比较好，未来依然有广阔的发展前景。接下来看一下大数据发展的趋势，大数据的发展趋势一定要结合产业结构升级这个大背景，而产业结构升级则会明显推动产业互联网的发展，这是互联网的下一个阶段，也很有可能会孵化出大量的创新企业，
大数据未来的前景怎么样？
如果有明确的就业计划，当前选择学习大数据专业可以说是正当其时，随着云计算的普及应用，下一个阶段必然会释放出大量的大数据岗位，所以当前不论是本科生还是研究生，选择学习大数据相关技术都是不错的选择，也可以说是顺应时代发展的选择。判断大数据开发的前景，一定要看当前的技术发展基本面，以及大数据技术本身的成熟度，有的技术前景很好，但是技术成熟度不高，那么人才需求可能会很长一段时间之后，才能爆发出来，比如人工智能方向、物联网方向、数字孪生方向等，
从技术发展的基本面来看，目前随着互联网的发展，已经积累了大量的数据，而且很多有价值的数据正在源源不断的产生，这就为大数据技术的发展和运用奠定了扎实的基础，随着产业互联网的发展，这一趋势会越发明显，所以未来大数据开发岗位的就业空间会非常大，不仅仅互联网领域需要大数据人才，传统行业领域同样需要。从技术体系的成熟度来看，大数据技术已经成熟了，这就为大数据技术全面落地应用奠定了基础，大量的生产场景可以借助于大数据技术来完成创新，可以说大数据为传统产业企业打开了一个创新的蓝海，
目前大数据技术的应用还处在初期，所以产业领域更需要大数据开发人才，因为初期往往都是以功能需求为突破口的，这就对大数据开发人员提出了更多的要求，不仅要掌握数据价值化的方法，还需要掌握传统的功能需求开发。学习大数据技术对于场景的要求是比较高的，因为不论是大数据开发，还是大数据分析，都不能脱离场景，所以在学习大数据相关技术的过程中，一定要重视给自己营造实践场景，
人工智能和大数据该如何选择？
首先介绍一下大数据专业:大数据技术专业是一门交叉学科:统计学、数学、计算机是三大支撑学科；此外，还需要学习数据采集、分析处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是多功能跨界人才。大数据是一个新专业，2016年在国内首次出现。当时中国只有三所新大学，包括北京大学。
