1、就业领域广泛学完大数据后，你可以选择的就业领域会十分的广。而且企业也急需合格的大数据人才，领导层都认识到了，利用大数据优势，能够获取更高的利益，大数据的作用在逐渐显现这一现状。高薪缺人才就业是不成问题的，目前行业极缺人才，当你能够熟练掌握这门技术的时候，企业挖你还来不及。
2、优势：就业机会：大数据专业在当今数字化时代是非常有需求的。很多公司需要专业人员来帮助他们处理和分析海量的数据，以从中获取商业洞察。薪酬前景：由于大数据专业的需求较高且技术要求较高，这通常使得该领域的薪酬水平较高。
3、提高竞争力：利用大数据，可以帮助企业更好的理解市场与顾客，提升其产品与服务的品质与效率，进而提升企业的竞争能力。通过大数据分析，企业可以发现新的市场机遇，研发出更具竞争优势的产品和服务，以此来获得更多顾客。改善客户体验：大数据有助于企业更好的理解顾客的需要，进而提升顾客体验。
1、大数据和数据分析的区别：定义和焦点不同、目标不同、方法和技术不同。定义和焦点不同 大数据：大数据指的是庞大且复杂的数据集，通常包括传统数据库无法轻松处理的数据。这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等。
2、数据存储不同 传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。数据挖掘的方式不同 传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。
3、数据开发和数据分析区别在于就业方向的不同，和适合的人群不同。就业方向不同 数据开发更注重编程技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力，薪资待遇更好。适合的人群不同 前者因为涉及到大量的开源的东西，更适合有一定开发基础的，对新技能能掌握的人。
4、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。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。
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法，大数据可以概括为5个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
理论核心是数据挖掘算法。在学习大数据之后，是分析的内容不包括是理论核心是数据挖掘算法。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具。
离散微分算法（Discrete differentiation）。
数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点。
大数据等最核心的关键技术：32个算法A*搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。
可视化分析 大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户。因此，大数据分析最基础的要求就是做到可视化分析，因为可视化分析能直观地呈现大数据的特征，同时也便于读者理解。接受它就像看图说话一样简单明了。数据挖掘算法 大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。