以一个经典案例引入——啤酒与纸尿裤的故事。

20世纪90年代，沃尔玛从购物的后台信息数据中，发现很多买了纸尿裤的男士会同时买啤酒。后来，调查发现，此类人多是被“轰出来”买纸尿裤，一想到养娃压力大，心情就容易郁闷，然后顺带买点酒喝以消愁。据此，超市就把啤酒摆在纸尿裤附近，最后啤酒销量大增。

一、地位与必要性

这是大数据中非常典型的数据挖掘应用的体现，或许案例不一定真实，但是大数据的实用性确实是可以给我们一些思考的。

数字化、信息化、智能化、信息化的时代不断深度发展，尽管当前就业形势严峻，但是时代潮流不会逆转。”一个成熟男子的标志是他愿意为了某种事业卑贱地活着。“经济下行的逆风局，如何正确选择、顺势而为才是我们当下需要思考的。

以当前比较热门的大数据方向来说，它的现状和前景牵动着多人的饭碗，可以说是备受瞩目。打工人关心的是工作和薪资，下面就以此为出发点展开剖析。

二、特点

”工欲善其事，必先利其器。“要发展，就要先了解。那么大数据方向有什么特点呢？

到目前为止，做大数据这个行业的基本上集中在一二线城市，而且公司的规模也是比较大的。换句话说，如果你

拿下大数据岗，那么这个单位一定规模很大。自然薪资也更高、更理想。

何出此言？对于中小型公司而言，一是没那么多数据需要处理分析，二是它也不需要那么多数据，它根本养不起耗资巨大的大数据团队。因此，很多时候我们在就业时就会发现大数据的薪水比Java后端、golang后端这些岗位要高一些。

好笑的是，不是因为大数据所需的技术栈要多高多深，可能真学起来的时候反而比后端的技术栈容易些，而是如果大数据能找到工作，往往就是大单位。举个例子，目前在国内，尤其是华东上海一带，做金融、量化的很多——做金融的大单位，双重buff，薪水更高也不足为奇了。只能说平台不同吧，但是假如是想在三四线或者经济不是特别发达的城市工作，那可能会面临岗位少的窘境，还需结合自身的人生规划理性抉择。

三、岗位与薪资

首先大数据的岗位有大数据分析（实质还是数据分析，薪资也一般）、大数据运维，但最主要的还是大数据挖掘和数据开发两个方向。

如果想要拿到理想薪水的话，可以结合AI——商业智能/数据挖掘，AI中一个专门的方向。不过，岗位不是很多，但若是能拿到的话，薪水方面是非常不错的，妥妥“理想型”。

另一个常见的方向是大数据的处理和开发（两者实质上是有交叉的），如果朝这个方向走，而不是简单的数据分析，薪水也是OK的，顶薪大致到50~60w是没有问题的。

还有一个相对来说偏窄的工种——大数据平台的开发。需要你深入了解大数据各个框架的源码原理，实际中遇到的薪水较高的有70~80w。

有必要提一下的是，数据工程师确实算是一个“钱”途似锦、充满希望的岗位。

总的来说，大致是以上这么几个主要的方向。

四、警惕误区

最后，有个常见的问题，同时也是误区：学后端还是大数据？

NO NO NO！！！两者并不冲突！

如果是刚入行的萌新，以谁为突破口入行都OK；

如果到达了一定高度，需要成为架构师带团队从横向了解时，就应该要知道，一名优秀的架构师是大并发量、大数据量并存的。如果你去查询一下就可以知道，一名年薪50w+的优秀架构师就没有只掌握一个的。

以上是全部内容，希望能给大家一些新的启示，也欢迎大家各抒己见。如果觉得有用的话，可以点赞收藏一下哦~谢谢大家

最后，祝大家bug少少，钱包鼓鼓，身体棒棒！