在這個資訊時代高速發展的情況下，很多人會對自己該往哪個方向發展感到迷茫，下面我就淺顯的給大家介紹一下五大流行區域的發展前景。

一、大資料的發展前景

當前大資料行業真的是人才稀缺嗎?

學了幾年後，大資料行業會不會產能過剩?

大資料行業最終需要什麼樣的人才?

接下來就帶你們看看分析結果：

當前大資料行業真的是人才稀缺嗎?

對!未來人才缺口150萬，資料分析人才最稀缺。

先看大資料人才缺口有多大?

根據LinkedIn(領英)釋出的《2016年中國網際網路最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和資料分析是當下中國網際網路行業需求最旺盛的六類人才職位。

其中資料分析人才最為稀缺、供給指數最低。同時，資料分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

而清華大學計算機系教授武永衛去年透露了一組資料：未來3-5年，中國需要180萬資料人才，但目前只有約30萬人。

大資料行業未來會產能過剩嗎?

提供大資料技術與應用服務的第三方公司面臨調整，未來發展會趨集中

關於“大資料概念是否被過度炒作”的討論，其實2013年的夏季達沃斯就有過。彼時支援“炒作”觀點的現場觀眾達54.5%。對此，持反對意見的北京大學光華管理學院副教授蘇萌提出了三個理由：

不同機構間的資料還未真正流動起來，目前還只是資料“孤島”;

完整的生態產業鏈還未形成，儘管通過行為資料分析已能夠分辨出一個消費者的喜好，但從供應到購買的鏈條還沒建成;

資料分析人才仍然極度匱乏。

4年之後，輿論熱點已經逐漸從大資料轉向人工智慧，大資料行業也歷經整合。近一年間，一些大資料公司相繼出現裁員、業務大調整等情況，部分公司出現虧損。那都是什麼公司面臨危機呢?

基於資料歸屬，涉及大資料業務的公司其實有兩類：一類是自身擁有資料的甲方公司，如亞馬遜、阿里巴巴等;另一類是整合資料資源，提供大資料技術與應用服務的第三方公司。目前行業整合出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。

對此，LinkedIn(領英)中國技術副總裁王迪表示，第三方服務商提供的更多的是技術或平臺，大資料更多還是讓甲方公司獲益。

在王迪看來，大資料業務要產生規模效益，至少要具備三點：演算法、計算平臺以及資料本身。“第三方大資料創業公司在演算法上有一技之長，而計算能力實際上已經勻化了，傳統企業如果用好了，和大資料創業公司沒有區別，甚至計算能力更強，而資料獲取方面，很多資料在傳統行業內部並沒有共享出來，第三方大資料公司獲取這些資料是比較困難的，最後可能誰有資料，誰產生的價值更高。”說白了，資料為王。

在2013年，拿到千萬級A輪融資的大資料企業不足10家，到2015年，拿到千萬級以上A輪融資的企業已經超過30家。直到2016年網際網路資本寒冬，大資料行業投資熱度有所減退，大資料行業是否也存在產能過剩?

王迪認為，目前的行業整合屬於正常現象，“經過市場的優勝劣汰，第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司，其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看，總的需求量一定是增加的，而對於供給側，經過行業自然的洗牌，最終會集中在幾家優秀的行業公司。”

需要什麼樣的大資料人才?

今年3月份，教育部公佈了第二批獲准開設“資料科學與大資料技術”的高校名單，加上第一批獲批的北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學，一共35所高校獲批該專業。今年開始，部分院校將招收第一屆大資料專業本科生。

大資料人才培養涉及到兩方面問題：

交叉性學科的人才培養方案是否與市場需求相匹配;

學科建設的週期與行業快速更新之間的差距怎樣彌合。

對於第一個問題，“電商熱”時期開設的電子商務專業是一個可吸取經驗的樣本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校開設電子商務本科專業。作為一個複合型專業，電子商務的本科教學涵蓋了管理、技術、營銷三方面的課程。電子商務領域人才需求量大，但企業卻無法從電子商務專業中找到合適的人才，原因何在?

職業規劃專家姜萌認為，並不是某一個專業對應一個行業熱點，而是一個專業叢集對應一個行業熱點。“比如電子商務專業，我們到電子商務公司裡會發現，不是學電子商務的人在做這些工作，而是每個專業各司其職，比如計算機、設計、物流管理、營銷、廣告、金融等等。現在行業的複合型工作都是由一個專業叢集來完成的，而不是一個人來複合一堆專業特點。”

大資料專業的人才培養也同樣走複合型路線，復旦大學大資料學院的招生簡章顯示，學院本科人才培養以統計學、電腦科學和數學為三大基礎支撐性學科，以生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等為應用拓展性學科，具備典型的交叉學科特徵。

LinkedIn(領英)中國技術副總裁王迪指出，“從企業應用的角度來看，大資料行業裡從事相關職能的同學背景是各異的，大資料作為一個人才培養方向還在探索中，在這個階段，高校嘗試開設碩士課程是很好的實踐，但開設一類的本科專業還為時過早。”

另一方面，專業人才培養的週期較長，而行業熱點不斷更新輪替，中間產生的時間差使得新興專業的志願填報具備了一定風險。

王迪認為，“從今天的產業實踐上看，大資料領域依然是從現有專業中挑選人才，教育和市場發展總是有一定差距的，學生本科四年，加上碩士階段已經是七年之後的事情了，產業已經演進了很多，而教學大綱並不會跟進得那麼快。”

因此，儘管大資料的應用前景毋庸置疑，但在人才培養層面，複合型人才培養方案會不會重走電子商務專業的老路?學校教育如何趕上行業發展速度?這些都是值得進一步商榷的問題。

面對熱門專業，志願填報需要注意啥?

瞭解了大資料行業、公司和大資料專業後，姜萌對於考生填報像大資料相關的熱門專業，提出了幾條建議：

報考熱的專業和就業熱的專業並不一定是重合的，比如軟體、計算機、金融，這些專業的就業率實際並沒有那麼高，地質勘探、石油、遙感等專業，雖然報考上是冷門，但行業需求大，就業率更高。

選擇熱門專業，更需要考慮就業質量。專業就業好，是統計學意義，指的是平均收入水平高，比如金融專業的收入，比其他純文科專業的平均收入較高，但落實到個體層面，就業情況就不一樣了，尤其像金融專業是典型的名校高學歷好就業，但對於考試成績較低的同學來說，如果去一些普通院校、專科院校學習金融，最後就業情況可能還不如會計專業。

志願填報，除了專業，城市因素也很重要：如果想從事金融、網際網路的工作，更適合去一線城市，如果是去三、四線城市的學生可以考慮應用面比較廣的專業，就是各行各業都能用到的專業，比如會計專業，專科層次的會計和985層次的會計都有就業渠道。如果先選擇報考城市，也可以針對所在城市的行業特點選擇專業，比如沿海城市外貿相對發達，選擇國際貿易、外語類專業就業情況更好，比如武漢有光谷，選擇光電類專業更好就業。

最終家長和考生更需要考慮個人與專業匹配的問題，金融、計算機等熱門專業不是所有人都適合學，好專業不見得對所有個體都是好的。

二、java的發展前景

由於Java的諸多優點，Java的發展前景十分廣泛。比如，在我們中國的市場，Java無論在企業級應用，還是在面向大眾的服務方面都取得了不少進展，在中國的電信、金融等關鍵性業務中發揮著舉足輕重的作用。

由於SUN、TBM、Oracle等國際廠商相繼推出各種基於Java技術的應用伺服器以及各種應用軟體，推動了Java在金融、電信、製造等領域日益廣泛的應用，如清華大學計算機系利用Java、XML和Web技術研製開發了多個軟體平臺，東方科技的TongWeb、中創的Inforweb等J2EE應用伺服器。由此可見，在巨大市場需求下，企業對於Java人才的渴求已經是不爭的事實。

你問我火了這麼多年的Java語言的發展前景怎麼樣？那來看看吧

Java在WEB、移動裝置以及雲端計算方面前景廣闊，隨著雲端計算以及移動領域的擴張，更多的企業在考慮將其應用部署在Java平臺上。無論是本地主機，公共雲，Java都是目前最適合的選擇。;另外在Oracle的技術投資擔保下，Java也是企業在雲應用方面迴避微軟平臺、在移動應用方面迴避蘋果公司的一個最佳選擇。

Java可以參與制作大部分網路應用程式系統，而且與如今流行的WWW瀏覽器結合很好，這一優點將促進Java的更大範圍的推廣。因為在未來的社會，資訊將會傳送的更加快速，這將推動程式向WEB程式方向發展，由於Java具有編寫WEB程式的能力，並且Java與瀏覽器結合良好，這將使得Java前景充滿光明的發展。

三、Python的發展前景

Python程式設計師的發展前景是怎樣的？

隨著Python的技術的流行， Python在為人們帶來工作與生活上的便捷後，關注者們開始慢慢關心Python的發展前景與方向。

從自身特性看Python發展

Python自身強大的優勢決定其不可限量的發展前景。Python作為一種通用語言，幾乎可以用在任何領域和場合，角色幾乎是無限的。Python具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴充套件、可嵌入、面向物件等優點，它的面向物件甚至比java和C#、.net更徹底。

它是一種很靈活的語言，能幫你輕鬆完成程式設計工作。強大的類庫支援，使編寫檔案處理、正則表示式，網路連線等程式變得相當容易。能執行在多種計算機平臺和作業系統中，如各位unix，windows，MacOS,OS/2等等，並可作為一種原型開發語言，加快大型程式的開發速度。

從企業應用來看Python發展

Python被廣泛的用在Web開發、運維自動化、測試自動化、資料探勘等多個行業和領域。一項專業調查顯示，75%的受訪者將Python視為他們的主要開發語言，反之，其他25%受訪者則將其視為輔助開發語言。將Python作為主要開發語言的開發者數量逐年遞增，這表明Python正在成為越來越多開發者的開發語言選擇。

目前，國內不少大企業都已經使用Python如豆瓣、搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、百度、阿里、淘寶、熱酷、土豆、新浪、果殼等;國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工業光魔、紅帽等都在應用Python完成各種各樣的任務。

從市場需求與薪資看Python發展

Python得到越來越多公司的青睞，使得Python人才需求逐年增加，從市場整體需求來看，Python在招聘市場上的流行程度也是在逐步上升的，工資水平也是水漲船高。據統計Python平均薪資水平在12K，隨著經驗的提升，薪資也是逐年增長。

學習Python的程式設計師，除去Python開發工程師、Python高階工程師、Python自動化測試外，也能夠朝著Python遊戲開發工程師、SEO工程師、Linux運維工程師等方向發展，發展方向較為多元化。

隨著Python的流行，帶動的是它的普及以及市場需求量，所以現在學習Python是個不錯的時機。

四、區塊鏈的發展前景

區塊鏈技術到底是什麼，大多數人都是模糊沒有概念。通俗來講，如果我們把資料庫假設成一本賬本，讀寫資料庫就可以看做一種記賬的行為，區塊鏈技術的原理就是在一段時間內找出記賬最快最好的人，由這個人來記賬，然後將賬本的這一頁資訊發給整個系統裡的其他所有人。

區塊鏈技術也稱分散式賬本（或賬簿）技術，屬於網際網路資料庫技術，由參與者共同完成資料庫記錄，特點是去中心化和公開透明。此外，在每個區塊的資訊寫入並獲得認可後，整個區塊鏈資料庫完整儲存在網際網路的節點中，難以被修改，因此資料庫的安全性極高。人們普遍認為，區塊鏈技術是實現數字產品（如貨幣和智慧財產權）快速、安全和透明地對等（P2P）轉賬或轉讓的重要手段。

在以色列Zen Protocol公司，區塊鏈應用軟體開發專家阿希爾·曼寧介紹說，他們公司正在開發Zen區塊鏈平臺，其將用於支援金融產品在無中介的環境下自動和自由交易。通常，人們將錢存放在銀行，依靠銀行管理自己的資金。但是，在支配資金時往往會受到銀行規定的限制，或在匯款時存在耗時長、費用高等問題。區塊鏈技術平臺將讓人們首次擁有自己管理和支配錢財的能力，他相信去中心化金融管理體系具有廣闊的市場，有望極大地改變傳統的金融市場。

2018年伊始這一輪區塊鏈的熱潮，主要起源於虛擬貨幣的炒作熱情。站在風口，區塊鏈技術被認為是繼蒸汽機、電力、網際網路之後，下一代顛覆性的核心技術。很多人不禁要問“區塊鏈又和比特幣又是什麼關係？”記者查詢了大量資料發現，比特幣2009年被一位名叫中本聰的人提出，之後比特幣這套去中心化的機制一直穩定執行，這引起很多人對這套歷史上並不存在的執行機制強烈關注。於是人們把從比特幣技術抽象提取出來的技術運用於其他領域，稱之為區塊鏈。這過程就好像人們先發明瞭麵條，然後人們發現其背後麵粉不僅可以做麵條還可以做饅頭、麵包。比特幣是麵條，區塊鏈是麵粉。也就是說，區塊鏈和比特幣的關係即比特幣算是區塊鏈技術的一種應用，或者說一種使用了區塊鏈技術的產品形態。

而說到區塊鏈不得不說的就是ICO，它是一種公開發行的初始數字貨幣。對於投資人來說，出於對市場訊號的敏感和長期關注價值投資專案，目前炙手可熱的區塊鏈也成為諸多投資人關注的新興專案之一。“區塊鏈對於我們來說就是省去了中間環節，節約了交易成本，節省了交易時間，但是目前來看各方面環境還不夠成熟，有待觀望。”一位投資人這樣說道。

記者發現，在春節期間，不少互金圈的朋友熬夜到凌晨進入某個探討區塊鏈的微信群熱聊，此群還吸引了不少知名人士，諸如明星加入，同時還有大咖在群裡解讀區塊鏈的投資方式和未來發展等等。一時間，關於區塊鏈的討論群接二連三出現，也引發了各個行業對區塊鏈的關注。出於對於區塊鏈技術懵懂的狀態，記者追問了身邊的一些互金圈的朋友，為何如此痴迷區塊鏈？多數朋友認為“區塊鏈能賺錢，抱著試試看的心態，或許能像之前比特幣一樣從中獲取收益。”

顯然，區塊鏈技術具有廣闊的應用潛力，但是在其逐步進入社會改善民眾生活的過程中，也面臨許多的問題，需要積極去尋求相應的對策，最終讓其發揮出潛力。只有這樣，10年或20年後人們才能真正享受區塊鏈技術創造的美好環境。

五、人工智慧的發展前景

人工智慧產業是智慧產業發展的核心，是其他智慧科技產品發展的基礎，國內外的高科技公司以及風險投資機構紛紛佈局人工智慧產業鏈。科技部部長萬鋼3月10日表示，加快實施新一代人工智慧科學基礎的關鍵技術系統整合研發，使那些研發成果儘快能夠進入到開放平臺，在開放使用中再一次把它增強完善。萬鋼稱，馬上就要釋出人工智慧專案指南和細則，來突破基礎前沿理論關鍵部分的技術。

人工智慧發展趨勢

據前瞻產業研究院《人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》指出，2017年中國人工智慧核心產業規模超過700億元，隨著國家規劃的出臺，各地人工智慧相關建設將逐步啟動，預計到2020年，中國人工智慧核心產業規模將超過1600億元，增長率達到26.2%。報告認為，從產業投資回報率分析，智慧安防、智慧駕駛等領域的快速發展都將刺激計算機視覺分析類產品的需求，使得計算機視覺領域具備投資價值；而隨著中國軟體整合水平和人們生活水平的提高，提供教育、醫療、娛樂等專業化服務的服務機器人和智慧無人裝置具備投資價值。

人工智慧現狀

當前，人工智慧受到的關注度持續提升，大量的社會資本和智力、資料資源的彙集驅動人工智慧技術研究不斷向前推進。從發展層次來看，人工智慧技術可分為計算智慧、感知智慧和認知智慧。當前，計算智慧和感知智慧的關鍵技術已經取得較大突破，弱人工智慧應用條件基本成熟。但是，認知智慧的演算法尚未突破，前景仍不明朗。

今年，隨著智力資源的不斷彙集，人工智慧核心技術的研究重點可能將從深度學習轉為認知計算，即推動弱人工智慧向強人工智慧不斷邁進。一方面，在人工智慧核心技術方面，在百度等大型科技公司和北京大學、清華大學等重點院校的共同推動下，以實現強人工智慧為目標的類腦智慧有望率先突破。

另一方面，在人工智慧支撐技術方面，量子計算、類腦晶片等核心技術正處在從科學實驗向產業化應用的轉變期，以資料資源彙集為主要方向的物聯網技術將更加成熟，這些技術的突破都將有力推動人工智慧核心技術的不斷演進。

工業大資料

2022 年我國工業大資料有望突破 1200 億元， 複合增速 42%。 工業大資料是提升製造智慧化水平，推動中國製造業轉型升級的關鍵動力，具體包括企業資訊化資料、工業物聯網資料，以及外部跨界資料。其中，企業資訊化和工業物聯網中機器產生的海量時序資料是工業資料的主要來源。

工業大資料不僅可以優化現有業務，實現提質增效，而且還有望推動企業業務定位和盈利模式發生重大改變，向個性化定製、智慧化生產、網路化協同、服務化延伸等智慧化場景轉型。預計到 2022 年，中國工業大資料市場規模有望突破 1200億元，年複合增速 42%。

IT的未來是人工智慧

這是一個指數級增長的時代。過去幾十年，資訊科技的進步相當程度上歸功於晶片上電晶體數目的指數級增加，及由此帶來的計算力的極大提升。這就是所謂的摩爾定律。

在網際網路時代，互聯的終端數也是超線性的增長，而網路的效力大致與聯網終端數的平方成正比。今天，大資料時代產生的資料正在呈指數級增加。在指數級增長的時代，我們可能會高估技術的短期效應，而低估技術的長期效應。歷史的經驗告訴我們，技術的影響力可能會遠遠的超過我們的想象。

未來的計算能力

人工智慧需要強大的計算能力。計算機的效能過去30年提高了一百萬倍。隨著摩爾定律逐漸趨於物理極限，未來幾年，我們期待一些新的技術突破。

先談一下類腦計算。傳統計算機系統，長於邏輯運算，不擅長模式識別與形象思維。構建模仿人腦的類腦計算機晶片，我們今天可以以極低的功耗，模擬100萬個神經元，2億5千萬個神經突觸。未來幾年，我們會看到類腦計算機的進一步的發展與應用

隨著網際網路的普及、感測器的泛在、大資料的湧現、電子商務的發展、資訊社群的興起，資料和知識在人類社會、物理空間和資訊空間之間交叉融合、相互作用，人工智慧發展所處資訊環境和資料基礎發展了巨大的變化。伴隨著科學基礎和實現載體取得新的突破，類腦計算、深度學習、強化學習等一系列的技術萌芽預示著內在動力的成長，人工智慧的發展已進入一個新的階段。發展

發展前景好，代表你現在學習會比後來者起步快，佔有更大的優勢，當然，你也要明白興趣是最好的老師，選擇自己感興趣的相信你學的會更加而牢固。大資料、java、python、區塊鏈、人工智慧哪個發展前景更好？