大数据智能交通未来会是怎样的交通状况？智能交通也是智慧城市的一个重要组成部分将会改变我们的交通，交通少不了大数据的处理，人工智能自动驾驶离不开大数据的支撑。
实现智能交通需要高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息成为当务之急。
当下科技领域的很多科技公司都在探索大数据世界，如百度、腾讯、阿里这些企业都在进行着智能交通的探索，如自动驾驶、车联网、人工智能等相关技术的研究与突破。国家大力推进智慧交通，如城市网络的建设、公路的摄像头与传感器的铺设、新公路的规划等。当下的公路较之以前效率是提升不少，如地图导航、线上处理事故等。可见大家都在如火如荼地进行交通变革命让从高效走上智能化。
随着技术进步人类文明的发展展望一下未来的交通将会成为什么样的?**智能交通少不了大数据的处理，人工智能自动驾驶离不开大数据的支撑。**那数据来源于人、车、路、环境。这些数据的收集自然需要大量的传感器、摄像头、软件系统的支撑。因此在路上随处都可以看到更多的摄像头，车上的传感器也是越来越多，如特斯拉model3车身内置8个摄像头12个传感器1个雷达，随着model系统的升级摄像头和传感器会越来越多。这些是能从的感知中知道的一些具体的硬件设施的变化。
**智能交通不仅仅只是让视觉感观上的变化还有很多隐性看不到的技术变革，**如网络基础设施的变化，当下以T为单位的数据传输，需要更稳定、更高带宽的网络支撑。已经跨下5G时代，能支撑几十M、几百M的传输速度，时延也变得越来越低。这些后续还需要继续发展，如现在马斯克的星链计划，这相当于用几万颗近地卫星形成天网，现在用的是地网，而天网则是几万颗卫星对全球进行无死角的全覆盖。
到时会形成天网与地网的联动效应，地网为天网的辅助，解决最后一公里的网络通讯问题。即时可以想像一下跨越的将是6G甚至是7G网络时代不能实现的数据传输、数据存储等问题都可以解决。这些基础设施的完善将可以完美的解决以T为单位的数据传输的问题。
上面都是简单简述下未来会用到的技术和认识里面可能会触达的一些点。现在来说说未来的智能交通的应用场景。
未来的交通会更加智能，因为有全量的数据可以帮助每个人规划最高效的那条路线，甚至可以精确到秒，在高精度的人工智能计算下，道路上的车辆将可以有序的进行前进，从而不会感觉到拥堵。同时停车也不用发时间去找了系统可以推荐停车位直接给你导航到车位。会为节省大量的时间。
另外在车与路的协同下在高速上哪些路段会有大雾哪些路段下雨都能提前知道并做好准备，以免出现急刹车出现事故等。还有就是自动驾驶了。当下只能在特定的环境中实现自动驾驶但随着自动驾驶的技术成熟，以后可以不用去停车场提车而是下班后走到外面，车自已就开过来在那里等你。相当于提升做好准备迎接主人你的到来。应用场景非常多你也可以发挥你的想像未来一切皆有可能。
猎聘大数据研究院发布了《2022未来人才就业趋势报告》
从排名来看，2022年1-4月各行业中高端人才平均年薪来看，人工智能行业中高端人才平均年薪最高，为31.04万元；金融行业中高端人才以27.69万元的平均年薪位居第二；通信、大数据行业中高端人才平均年薪分别为27.51万元、25.23万元，位列第三、第四；IT/互联网行业中高端人才平均年薪23.02万元，位列第七。
图表来源：《2022未来人才就业趋势报告》
如果你觉得很高，被平均了这样？那么打开Boss直聘，搜大数据工程师：
我们来做下数据分析：
薪资那一列都有一个最低薪资和最高薪资，我们通过不同城市来对比分析一下，发现北京的工资水平最高，最低为22k，最高为38k。
工作年限也是一个制约工资水平的很大因素，从图中可以看出，即使是刚毕业，也能达到一个11-20k的薪资范围。
而学历要求来说，大部分为本科，其次为大专和硕士，其他比较少，以至于在图中并没有显示出来。
企业对不同岗位的要求以3-5年的居多，企业当然是需要有一定工作经验的员工，但是在实际招聘中，如果你有项目经验，且理论知识没问题，企业也会放宽条件。
分析不同行业， 我们发现，大数据岗位需求分布在各行各业，主要还是在计算机软件和互联网最多，也有可能是这个招聘软件决定的，毕竟Boss直聘还是以互联网行业为主。
来看看哪些公司在招聘大数据相关岗位，从这个超过15的数量来看，华为，腾讯，阿里，字节，这些大厂对这个岗位的需求量还是很大的。
那么这些岗位都需要什么技能呢？Spark，Hadoop，数据仓库，Python，SQL，Mapreduce，Hbase等等
根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。
在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！
Python+大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台
