主要是，首先是:big 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)職位:big 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師，Hadoop開(kāi)發(fā)工程師薪資:成都；其次是:數(shù)據(jù) -。1.大方向數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理。這個(gè)方向最常見(jiàn)的問(wèn)題就是數(shù)據(jù)的多樣性和差異性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的質(zhì)量差異，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)的可用性。

2.大數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)與管理方向。這個(gè)方向最常見(jiàn)的挑戰(zhàn)是存儲(chǔ)規(guī)模大，存儲(chǔ)管理復(fù)雜，需要考慮結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。分布式文件系統(tǒng)和分布式庫(kù)技術(shù)的發(fā)展正在有效地解決這些問(wèn)題。在存儲(chǔ)和管理方向，要特別重視索引和查詢技術(shù)、實(shí)時(shí)和流式存儲(chǔ)和處理的發(fā)展。3.大數(shù)據(jù) 計(jì)算模式方向。

Da數(shù)據(jù)Industry由于數(shù)據(jù)的量巨大，傳統(tǒng)的工具已經(jīng)很難應(yīng)付，所以我們需要使用更先進(jìn)的現(xiàn)代化工具。下面是幾個(gè)常用的軟件:1。智能軟件Smartbi Da數(shù)據(jù)。它整合了BI定義的各個(gè)階段，對(duì)各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與平臺(tái)-3 分析進(jìn)行加工、挖掘和處理。滿足所有用戶的各種-3 分析應(yīng)用需求，如大數(shù)據(jù) 分析、可視化-2/。

1993年，美國(guó)聯(lián)邦科學(xué)、工程和技術(shù)協(xié)調(diào)委員會(huì)向國(guó)會(huì)提交了“重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目:高性能計(jì)算 Communication”報(bào)告，該報(bào)告也被稱為HPCC計(jì)劃報(bào)告，即美國(guó)總統(tǒng)的科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目。其目的是通過(guò)加強(qiáng)研究和開(kāi)發(fā)來(lái)解決一些重要的科學(xué)和技術(shù)挑戰(zhàn)。2.Hadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。

Da 數(shù)據(jù)的研究領(lǐng)域可以說(shuō)是非常廣闊的，也將是未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間的熱門(mén)領(lǐng)域。目前Da 數(shù)據(jù)的研究方向主要集中在以下五個(gè)方面。1.可視化Da數(shù)據(jù)分析。在分析之前，有必要對(duì)數(shù)據(jù)做一個(gè)探索性的調(diào)查。在這個(gè)過(guò)程中，可視化會(huì)起到很大的作用。在數(shù)據(jù) 分析之后，為了方便用戶，需要顯示結(jié)果。特別是，工具可視化Mobile-3分析可以跟蹤用戶的行為，并允許應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)者從用戶的角度評(píng)估他們的產(chǎn)品。通過(guò)觀察用戶與應(yīng)用程序交互的方式，開(kāi)發(fā)人員將能夠理解用戶為什么執(zhí)行某些行為，從而為完善和改進(jìn)他們的應(yīng)用程序提供基礎(chǔ)。

包括Da 數(shù)據(jù)與neural 計(jì)算結(jié)合，深度學(xué)習(xí)，semantic 計(jì)算等人工智能相關(guān)技術(shù)。得益于以Cloud 計(jì)算和Da 數(shù)據(jù)為代表的計(jì)算的快速發(fā)展，大大提高了信息處理的速度和質(zhì)量，海量數(shù)據(jù)可以快速并行處理。3.跨學(xué)科數(shù)據(jù)融合分析及應(yīng)用。由于現(xiàn)有平臺(tái)數(shù)據(jù)不好用，且垂直應(yīng)用行業(yè)數(shù)據(jù) 分析涉及領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)和領(lǐng)域建模，目前在平臺(tái)數(shù)據(jù)行業(yè)分析中應(yīng)用。