有哪些行业或领域需要毫秒级别的高速处理能力

大数据领域可以说是未来发展几大领域当中比较有前景的领域之一，毕业之后就业的前景也是比较好的，比如说我们现在熟知的阿里巴巴就在从事着大数据领域。

就业方向有两个去向

（1）行业客户：对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等，从事数据采集、管理、分析与挖掘工作

（2）专业公司：专门为行业客户提供大数据服务的专业化公司，比如管理咨询公司，信息咨询公司、还有从事大数据技术和产品研发与服务的高科技公司，如百度、阿里、腾讯等。

具体的岗位有

（1）大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上，

（2）大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R. 这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。

（3）算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。

大数据的前景是非常好的

1、有一个体面的学历

首先我们一定要知道大数据属于高科技领域，在这方面所要求的起步是非常高的，所以应局毕业生应该尽量有一个较高的学历，虽然高学历并不能代表高能力，但这最起码可以代表一个敲门砖，如果没有高学历的话是很难进入这个行业的，因此我建议大家在这方面要多努力一下。

2、有真本领

仅仅有一个体面的学历是不够的，想要找到一份好的工作，而且非常有发展的话，需要有一定的真本领，也就是说我们在这个领域方面的专业技术一定要非常强，上面我们所提到的王坚就是在计算机领域非常厉害的一个人，因此我建议大家多注重一下自己专业技能的锻炼。

3、有推荐人

在毕业之后想要快速的在一家非常好的公司就业的话，我建议最好的方法是有一个推荐人帮助你推荐一下，对于人脉资源比较贫乏的大学生来说，我们可以在实习阶段多帮别人做一做事，用以打通我们的人脉关系，这样在就业的时候会显得更加容易一些。

在当前的数字化环境下，金融机构面临的高频业务需求已成常态，并呈现持续扩大的趋势。这种情况下，对业务连续性及用户体验的保障便是金融IT运维面临的最大挑战。

支付交易量与日俱增，银行业承载巨大的运维压力

国内用户早已习惯了线上交易，交易量也与日俱增。央行发布的2021年支付体系运行总体情况显示，2021年，银行业金融机构共处理电子支付业务1751.92亿笔。其中，网上支付业务570.13亿笔，同比增长 17.36% 。移动支付业务605.31亿笔，同比分别增长 61.19% 。这一现状，给银行业的IT运维带来了巨大压力，而一年几度的购物节“大考”，更是一大挑战，电商平台的单日交易额不断的刷新，银行业交易系统的秒并发量也在不断的突破上限。

纳税人及税收管理的互联网应用需求持续扩大

随着“互联网+税务”行动计划的深化，税务信息系统的内部建设与外部互联程度齐头并进。随着外部互联的加深，各级税务部门通过在线的方式发布信息、共享文件、提供各类型业务办理服务。由此，公民与税务部门的交互需求成几何倍增长。

证券行业： 集中、高频交易带来的难题

随着2021年“慢牛”的传闻及科创板的落地，沉寂股民的苏醒及新股民的入场，证券行业呈现繁荣趋势。据统计，全国目前个人投资者近1.5亿人，并且证券行业具有交易时间集中，交易高频的特性，并发交易量远高于其他行业。同时，股民对于用户体验要求甚高，无法及时的获取行情的刷新、完成交易是不可接受的。面对高要求的投资者及行业监管，IT运维如何应对？

于此，许多金融机构会选择APM产品来实现业务可视化，对系统故障的告警与定位，而这一切的基础，即 底层的数据平台具备对大数据的实时处理能力 。 在我们与客户技术交流的过程中，平台对数据的处理能力也是客户非常关心的。在2021年，华青融天大数据融合平台引入了Kafka，给平台的数据处理能力带来了极大的提升。

提升高吞吐量、低延迟的数据处理能力

随着业务保障要求的提高，过去对数据先收集、再储存、再分析的方式已经不适用了。试想一下，一个“可用性”的故障，在问题发生几分钟后才得到告警，对于一秒数万甚至数十万交易量的客户来说，意味着什么。

而Kafka可谓为实时处理数据而生，不同于MapReduce、Hive和Pig这类数据存储和查询工具，Kafka对数据的处理是连续的，它可以处理几十万条消息，延迟最低只有几毫秒，这一高吞吐量、低延迟的特性十分适合于构建应用性能管理及安全运营中心平台， 以此为基础实现的数据分析及告警才具备价值。

对数据变化的跟踪

精准、及时的告警，是金融客户的刚性需求，也是华青融天产品人的目标，为此，在告警的规则及配置优化方面做了许多提升，而为了实现“高质量”的告警，及时感知到数据的变化是十分重要的。kafka流式计算即可实现这一点，数据的输入是持续的，计算结果也是持续的输出，即可实现对数据变化的跟踪，并在将数据保存到最终目的地之前对数据采取行动。而相比使用Spark Streaming和Apache Storm这类流式处理系统，内嵌的kafka流失处理系统，直接作为类库提供给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试，同时扩展性及对于资源的消耗方面更具优势。

目前，5G 技术已经开始商用，也有越来越多的朋友使用上了 5G 手机，或许有些朋友还有些疑惑，5G 是什么，与之前的 4G 有什么区别，为什么要用 5G。本文想通过自己对 5G 的了解，尝试为大家解释以上疑惑。

5G 是指第五代移动通信网络技术，是继1G、2G、3G和4G网络之后的新的全球无线通信标准。5G实现了一种新型网络架构，旨在将将几乎所有人和事物（包括机器、物体和设备）连接在一起，也就是当初媒体宣传的 5G 实现万物互联。

5G 无线通信技术旨在为更多用户提供高效的网络数据速度、超低时延、更高的可靠性、海量的网络容量、更高的可用性以及更统一的用户体验。更高的性能和更高的效率赋予用户全新的用户体验。

5G 并不是一个人或者一家公司定制发明的，而是由3GPP组织来制定的 5G 标准，该组织之前还定义了3G UMTS、4G LTE的全球规范。

3GPP推动了 5G 技术各个方面从空中接口到服务层的许多重要发明。3GPP 5G成员包括基础设施供应商、组件/设备制造商，以及移动网络运营商和垂直服务供应商。可以说，5G 技术是多家公司合作发明的新型移动通信技术。

第一代（1G）：1980年代，1G提供模拟语音

第二代（2G）：1990年代初期，2G引入数字语音

第三代（3G）：2000年代初期，3G带来了移动数据

第四代（4G）：2021年代，4G LTE迎来了移动宽带时代。

人们的需求不断在变化，追求更好的用户体验，因此技术也在不断发展去满足人们的需求。 1G、2G、3G 和 4G 催生了 5G ，5G 旨在提供更多更好的网络连接。

5G 具有一个统一的、功能更强大的空中接口。它的设计具有扩展能力，可实现下一代用户体验、支持新部署模型并提供新服务。

凭借高速、卓越的可靠性和可忽略的延迟，5G 将移动生态系统扩展到新的领域。5G 将影响每个行业，使远程医疗、精准农业、更安全的交通、数字化物流等成为现实。

5G 明显快于 4G； 5G 可以比 4G 快得多，提供高达 20 吉比特每秒 (Gbps) 的峰值数据速率和 100 多兆比特每秒 (Mbps) 平均据速率。
5G 的容量比 4G 多； 5G 旨在支持将流量容量和网络效率提高 100 倍。
5G 的延迟明显低于 4G； 5G 的延迟显着降低，可提供更即时的实时访问：端到端延迟降低 10 倍，降至 1 毫秒。
5G 是一个比 4G 更强大的统一平台； 虽然 4G LTE 专注于提供比 3G 更快的移动宽带服务，但 5G 旨在成为一个统一的、功能更强大的平台，不仅可以提升移动宽带体验，而且还支持任务关键型通信和大规模物联网等新服务。5G 还可以原生支持所有频谱类型（许可、共享、非许可）和频段（低、中、高）、广泛的部署模型（从传统宏蜂窝到热点）以及新的互连方式（例如设备到设备和多跳网格）。
5G 使用的频谱比 4G 更好； 5G 还旨在充分利用各种可用频谱监管范式和频段的每一位频谱——从 1 GHz 以下的低频段，到 1 GHz 至 6 GHz 的中频段，再到称为毫米波的高频段（毫米波）。

从广义上讲，5G 用于三种主要类型的连接服务，包括增强型移动宽带、关键任务通信和大规模物联网。5G 的一个定义能力是它专为前向兼容性而设计——灵活支持当今未知的未来服务的能力。

增强的移动宽带
除了让我们的智能手机变得更好之外，5G 移动技术还可以带来新的沉浸式体验，例如 VR 和 AR，具有更快、更统一的数据速率、更低的延迟和更低的每比特成本。

关键任务通信
5G 可以实现新服务，这些服务可以通过超可靠、可用、低延迟的链接来改变行业，例如关键基础设施、车辆和医疗程序的远程控制。

大规模物联网
5G 旨在通过缩减数据速率、功率和移动性的能力无缝连接几乎所有事物中的大量嵌入式传感器——提供极其精简和低成本的连接解决方 案。

5G 旨在做各种可以改变我们生活的事情，包括为我们提供更快的下载速度、低延迟以及为数十亿台设备提供更大的容量和连接性——尤其是在虚拟现实 (VR)、物联网领域和人工智能 (AI)。

借助 5G，我们可以获得全新和改进的体验，包括近乎即时地访问云服务、多人云 游戏 、增强现实购物以及实时视频翻译和协作等 。

大数据专业就业方向也是我们所关心的，都有哪些职位是对口的呢？
事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。目前，大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。
大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
职业发展主要分为3个方向：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。这三个方向精通任何方向之一者，均会前（钱）途无量。大数据专业就业方向也是我们所关心的，都有哪些职位是对口的呢？
事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。目前，大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。
大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
职业发展主要分为3个方向：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。这三个方向精通任何方向之一者，均会前（钱）途无量。

三大方向，十大职位。 大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 十大职位：
一、ETL研发；
二、Hadoop开发；

三、可视化（前端展现）工具开发；
四、信息架构开发；

五、数据仓库研究；

六、OLAP开发；

七、数据科学研究；

八、数据预测（数据挖掘）分析；

九、企业数据管理；
十、数据安全研究。

技术好的时间回长久一些，技术不好基本上在35左右。

大数据现在是近年来新兴的专业，其就业方向比较广阔。
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；

你可以使用百度的搜索引擎功能，直接查询大数据的就业方向都有哪些。
您在百度的搜索引擎的关键字段框内，输入“大数据的就业方向都有哪些”，然后点击“百度一下”，或点击回车键，即可浏览大量的相关网页。

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2021年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。

读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。
对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：

第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。

第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。