物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。
零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知 客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。
大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。
大数据可以预测未来 简而言之，大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了，我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来，就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说，大多数财务和运营数据都保存在数据库中。
数据分析师 数据分析师是数据师的一种，不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。Hadoop开发工程师 Hadoop是一个分布式文件系统Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
数据分析类大数据人才：- 基础岗位：大数据分析师 - 职业方向：专注于数据挖掘、统计分析、数据可视化等，帮助企业洞察市场趋势和用户行为。 系统研发类大数据人才：- 基础岗位：大数据系统研发工程师 - 职业方向：设计和构建大数据平台和系统，涉及分布式计算、存储、数据处理框架等。
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
大数据技术主要学习处理海量数据的相关技能和方法。大数据技术涉及多个领域和层面，具体学习内容包括以下几个方面：数据处理和分析技能 大数据技术的学习首先要掌握数据处理的技能，包括数据采集、存储、清洗和整合等。
掌握数据库的基本概念、架构和数据模型。学习SQL语言进行数据操作，以及数据库设计和管理的原理。这是大数据学习的基础。 数据结构和算法 学习数组、链表、树、图等基本数据结构，以及排序、查找、递归等基础算法。这对于数据处理和分析至关重要。
大数据专业主要学习以下内容： 数学基础 大数据专业的基础是数学。学生需要掌握高等数学、线性代数、概率论与数理统计等基础知识，以便理解数据的本质和变化。这些数学知识在处理和分析大数据时起到关键作用。 计算机科学与技术 大数据与计算机科技紧密相连。
学的主要内容有：①JavaSE核心技术 ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发 ③Spark相关技术、Scala基本编程 ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习 ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化 ⑥云平台开发技术 整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。
大数据主要学习数据获取、存储、处理和分析的技术和方法。具体而言，大数据学习的内容包括以下几个方面： 数据采集与获取：学习如何从各种来源获取海量、多样化的数据，包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等。
数据科学基础。 大数据处理技术。 大数据存储与管理。 大数据分析和挖掘。 大数据实践项目。详细解释如下： 数据科学基础 这部分课程主要涵盖数据科学的基本概念、基本原理以及基本方法。包括数据结构、数据预处理、统计学基础、机器学习基础等内容。
大数据培训课程主要包括以下内容： 大数据技术基础。这是大数据培训的核心内容，包括大数据的基本概念、数据仓库、数据挖掘技术、数据存储和处理技术等。学员需要掌握这些基础技术，才能进一步深入学习大数据的应用和实际操作。 大数据分析方法和工具。
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、管理学为应用拓展性学科，需要学习的课程有很多。一是学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才。
学的主要内容有：①JavaSE核心技术 ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发 ③Spark相关技术、Scala基本编程 ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习 ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化 ⑥云平台开发技术 整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。
1、数据分析师的就业前景怎么样 数据分析师的前景是非常可观的，且潜力巨大，尤其是在一线城市的互联网、金融和电子商务行业，只要你有实力，不愁找不到工作，且薪资非常可观。所以对大数据分析的前景大可不必担心。从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。
2、大数据专业的发展在一线城市也是比较好的。一般一些大的互联网公司都在一线城市，所以在一线城市学习工作的人会比较多，发展就业前景也比较好。
3、随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。大数据的学习阶段 阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。
4、就业领域广泛：大数据分析师几乎覆盖了所有的行业，包括数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等。在一线城市的互联网、金融和电子商务行业，大数据分析师的需求尤为旺盛。职业发展潜力巨大：随着大数据技术的发展，大数据分析师需要不断学习新的技术和方法，提高自己的数据分析能力。
5、大数据领域的就业前景非常广阔，以下是一些具体的分析： 需求增长：随着数据的不断增长和企业对数据驱动决策的重视，对大数据专业人才的需求在不断增加。
比率分析：将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。因素分析：又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。
财务数据分析的方法主要包括以下三种：比较分析法：是指将实际达到的财务数据和特定的各种标准相比较，从而分析和判断当前财务状况和投资理财业绩的分析方法。比率分析法：是指利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果，通过计算各种比率指标来确定财务活动变动程度的分析方法。
财务数据分析：大数据技术可以帮助企业更好地收集、存储和整合各种财务数据，包括收入、支出、成本、利润等。通过对大量数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解自身的财务状况和趋势，从而优化财务管理策略。风险管理：大数据技术可以帮助企业更好地识别和评估财务风险，包括市场风险、信用风险和运营风险等。
大数据分析是建立在云计算基础上的一项新型技术，大数据下的财务分析，数据的抽取与分析将更为便捷，数据的结构、内涵将更加复杂、多样，加之分析方法更加精确、更加智能，财务分析的时效性与决策参考价值都得到很大程度提升。
大数据时代对财务分析的影响主要体现在以下几个方面：数据获取与处理能力的强化 在大数据时代，财务分析的数据来源更为广泛，不论是内部数据还是外部数据，都能为财务分析提供丰富的素材。通过数据挖掘技术，可以更有效地获取和分析企业的数据，帮助了解企业运营的各个环节以及市场动态。