从当前大数据领域的人才需求情况来看，本科生可以重点关注一下开发岗和运维岗，而对于软件工程专业的同学来说，从知识结构的角度出发，可以重点关注一下大数据开发岗位。虽然算法岗有较高的岗位附加值，但是竞争非常激烈，本科生的竞争力也明显偏弱。

随着工业互联网的不断发展，众多行业企业都逐渐完成了业务云端化，而在业务云端化之后，下一步必然要进行大数据相关技术的运用。在大数据开始落地应用的初期，大量的企业首先要完成业务系统的改造，这个过程会释放出大量的开发人才需求。

从技术体系结构来看，大数据开发涉及到三大块内容，其一是程序设计技术，目前Java和Python这两门全场景编程语言的应用比较多，从就业岗位的需求情况来看，当前可以重点关注一下Java语言。初期学习Java可以按照JavaWeb路线来进行学习，相关的学习资料和参考案例也比较多。

其二是大数据平台相关知识，目前可以从Hadoop、Spark开始了解，由于大数据平台的整体内容比较多，所以学习周期也相对比较长。要想提升大数据平台的学习效率，可以在完成基础框架理解之后，多学习一些具体的开发案例，这是比较有效的学习方式。

其三是大数据场景开发知识，这部分知识的学习要结合具体的行业场景，目前大数据在金融、消费、教育、医疗、出行等领域均有大量的应用场景，所以可以结合自身的实际情况选择一个主攻方向，如果能够参与到老师的课题组当中，会有比较好的实践体验，而如果自己没有构建实践场景的能力和渠道，可以借助于互联网平台来参与到一些实践项目中。

我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！