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。
首先，对于大数据工程师来说，学历一定是影响薪资待遇的重要因素，尤其是在职场的初期更为明显一些。按照近几年的历史经验来看，研究生的薪资待遇要明显高于本科生，而且发展空间也有一定的区别。其次，从大数据工程师的长期发展来看，高学历也有一定的优势，主要体现在以下几点：第一：高学历的大数据工程师往往有较高的职场起点。
通常情况下，研究生学历的大数据工程师往往有机会从事平台研发岗位，而本科生学历的大数据工程师往往做应用开发的多一些，主要集中在场景大数据应用开发领域。从这个角度来看，高学历在具体岗位的选择上有一定的优势，而这也是产生薪资待遇差距的重要因素。第二：发展方向不同。高学历的大数据工程师往往走研发级路线，而较低学历的大数据工程师未来往往会走管理路线。
研发级路线虽然压力也比较大，但是研发级路线的工程师往往有较长的职业生命周期，在IT领域里，这也是一个比较重要的优势。第三：人才结构升级将促使从业者学历的提升。当前正处在产业结构升级的时期，产业结构升级必然会带来人才结构升级，而读研是一个提升职场竞争力的有效方式，所以人才结构升级将进一步促进从业者学历的提升。
从这个角度来看，学历提升对于大数据工程师来说，具有一定的实际意义。大数据当前正处在落地应用阶段，在大数据落地到传统行业的过程中，需要破除大量的行业壁垒，需要解决诸多技术问题和管理问题，所以大数据工程师未来的发展空间还是比较大的，从事大数据相关工作是个不错的选择。对于职场人来说，通过读研来突破自身的发展瓶颈是一个有效的手段，读研不仅可以丰富自身的知识结构，也能够明显提升自己的研发能力并提升眼界。
