1、大数据覆盖全行业，如政务、交通、医疗、金融、工业、农业、制造业等，应用领域十分广泛，未来将成为全行业基石。
2、行业市场人才需求量大，人才缺口高达1400万，作为新兴行业，业内人士尚且较少，越早入行越有优势，发展机会和上升空间也更大。
3、与人工智能、云计算、物联网的对接愈加紧密，随着未来在细分领域的发展，还将提供更多就业机会。
4、大数据相关工作岗位：大数据开发工程师、大数据信息架构师、大数据分析师、大数据运维、大数据仓库管理员、ETL工程师等。
二、简单易学，更容易入门
非计算机专业、零基础小白转行IT更适合学习大数据，一般零基础入行，选择大数据开发上手更容易些，或者从大数据开发进入行业，而后根据工作经验的积累，再转向其他岗位也是可以的。
目前市面上的培训基本也以大数据开发为主，零基础通常需要全日制学习3个月左右，需要做好刻苦努力的准备。
三、ETL方向薪资高
大数据行业薪资普遍偏高，其中，大数据开发工程师作为行业的“大熊猫”岗位，薪资也十分可观，据悉，2018年一线城市大数据开发人才月薪资15-20k，根据某招聘网站数据，2019年AI&大数据领域后端开发人员企业平均月薪29k+。
或许在之前只有少数注重技术能力的互联网公司对大数据人才渴求，而一般的中小型公司为了节约成本直接使用大公司的应用或平台即可。但随着互联网行业的发展和海量数据的冲击，没有任何公司可以独善其身：
针对大量消费者提供产品或服务的企业需要利用大数据进行精准营销；
小企业可以利用大数据做服务转型；
传统企业可以利用大数据进行优化。
就业选择不被限制，就很难达到饱和。
即使国家通过各种政策大力培养大数据人才，高校同时也在逐步开设大数据专业，但是大数据的人才培养是需要时间磨砺的。刚从学校出来的新人，对业务一无所知，并不能成为公司想要可以直接上手的大数据专业人才。所以大数据的人才缺口并不能被堵上，何谈就业饱和呢？
五、大数据学什么？
零基础者需要从JAVA语言和LINUX操作系统 这两项基础知识开始学起。
这两项掌握之后再学习大数据技术：hadoop、hive、hbase、oozie、flume、python、redis、kafka、scala、spark、ELK、flink等。
技术知识掌握后，就是结合实际做项目，动手实操，锻炼项目能力。
六、学习大数据的基本要求
1、大专及以上学历，企业招聘大数据人才要求学历最低统招大专。
2、学习年龄最好是在20-32岁之间，虽然任何年龄段都可以学习大数据，但是考虑到学习效率、就业、家庭等因素，大龄的学习者还需慎重考虑。
3、专业不设限，一般理工专业更容易上手，文科生也可以学大数据，只是需要更努力。
