大数据未来的前景怎么样？
如果有明确的就业计划，当前选择学习大数据专业可以说是正当其时，随着云计算的普及应用，下一个阶段必然会释放出大量的大数据岗位，所以当前不论是本科生还是研究生，选择学习大数据相关技术都是不错的选择，也可以说是顺应时代发展的选择。判断大数据开发的前景，一定要看当前的技术发展基本面，以及大数据技术本身的成熟度，有的技术前景很好，但是技术成熟度不高，那么人才需求可能会很长一段时间之后，才能爆发出来，比如人工智能方向、物联网方向、数字孪生方向等。
从技术发展的基本面来看，目前随着互联网的发展，已经积累了大量的数据，而且很多有价值的数据正在源源不断的产生，这就为大数据技术的发展和运用奠定了扎实的基础，随着产业互联网的发展，这一趋势会越发明显，所以未来大数据开发岗位的就业空间会非常大，不仅仅互联网领域需要大数据人才，传统行业领域同样需要。从技术体系的成熟度来看，大数据技术已经成熟了，这就为大数据技术全面落地应用奠定了基础，大量的生产场景可以借助于大数据技术来完成创新，可以说大数据为传统产业企业打开了一个创新的蓝海。
目前大数据技术的应用还处在初期，所以产业领域更需要大数据开发人才，因为初期往往都是以功能需求为突破口的，这就对大数据开发人员提出了更多的要求，不仅要掌握数据价值化的方法，还需要掌握传统的功能需求开发。学习大数据技术对于场景的要求是比较高的，因为不论是大数据开发，还是大数据分析，都不能脱离场景，所以在学习大数据相关技术的过程中，一定要重视给自己营造实践场景。
吴恩达表示「AI的下一个发展方向，从大数据转向小数据」，你同意他的观点吗？
实际上现在很多大数据领域的老师都在带领团队从事“小数据”的研究，这也是高校老师寻求创新突破的一个重要方向，而随着大数据在行业领域的落地应用，数据问题进一步突出，如何能够利用相对有限的数据来完成预测和决策，更具有现实价值。在大数据发展的初期，大家几乎都在追求“大数据”，似乎大数据能够解决一切问题，而早期由于互联网领域积累了大量的数据，在这种背景下，大数据确实解决了很多问题，很多高校老师也积极推动了大数据的产业应用，这个期间不论是对于企业，还是对于老师和学生来说，都是黄金期。
对于企业来说，通过引入大数据技术，构建数据中台，基于数据和大算力来训练各种模型，以此来推动业务创新，这确实带来了显著的效果，这个过程中，很多老师也披挂上阵，走进了互联网大厂。对于学生来说，在这个大数据的黄金时期，创新点可以说是“无处不在”，在相关性理论的推动下，只要结果够好，完全可以不解释很多模型上的问题，或者说这根本无法解释，所以很多同学都以调参侠来调侃自己。
但是随着数据中台推动业务上升的能力在减弱，大数据本身的“大耗能”，也受到了很多诟病，这也导致不少老师重新回归科研，重新思考大数据下一个阶段的创新出口。如果仅仅靠大数据和大算力来推动创新，这无疑是一条不归路，很多大厂正是基于算力和数据的优势，把众多小团队推进了墙角。总体上来说，现在很多科研工作者开始重视小数据的价值，这是对于前期过于关注大数据的一个修正，在特定领域，尤其是工业场景下，大数据未必有实际意义，高价值的小数据样本往往价值更高，模型也更透明，更容易理解。
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