大数据就业前景如何? 你看连学术打假都用得上！

“无实而享大名者必有奇祸。”

“博士后”翟天临的悲剧印证了曾国藩的名言。

读过研、读过博，现在都博士后了，居然不知道知网是什么东西？翟天临真的摊上事了。现在北大、北电都发布声明，建立调查小组了。

为什么不识知网会成“翟天临涉嫌学术不端”的爆破口？皆是因为，当今几乎所有的研究生毕业论文都会经过中国知网的“学术不端检测”，哪怕是最后不被盲审。

所以，不知道知网并不算学术不端，但你不知道知网就一定没经历过论文查重的苦楚！

于是有好心的学术人士自掏腰包，将翟天临读博期间发表的一篇非c刊论文做了论文查重：

果不其然，从论文查重软件的结果可以看出，这篇关于白鹿原的”论文“，妥妥的折了。

那么这个神一样的论文查重软件是怎么来的？

论文查重，基于大数据的反抄袭利器

学术不端行为（Scientific misconduct）指在专业科学研究出版中违反学术行为和道德行为准则的行为。1985年美国国会颁布了第一部关于学术不端行为的条例，把伪造（fabrication）、篡改（falsification）抄袭（plagiarism）及其他科学界不能接受的严重行为定义为学术不端行为。

之后人们把署名不当、一稿多投、一个学术成果多篇发表等行为也纳入学术不端行为的领域。这就坑坏了科技期刊的编辑，又不是全部专业领域的专家、教授，人家怎么知道这篇论文之前有没有发表过？是否涉嫌抄袭？对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。

大数据时代的论文查重软件解救了这些编辑。

通过计算机算法（改进的Jaccard系数）可以对多个文档的相似度进行智能检测，从而达到防止学术论文抄袭、一稿多投、一个学术成果多篇发表等情况。

期刊编辑们在投稿送审前，通过论文查重可以快速发现论文撰写中的学术不端行为，并及时予以纠正。

用机器对论文查重既高效又省力，除了科技期刊用得上，有些高校也乐于用它降低自己作为研究机构的责任，于是不少高校陆续采用论文查重功能作为毕业生论文的拦路猛虎，论文查重通不过就别想答辩。

论文查重只是大数据应用于我们生活中的一个缩影，通过以下其产业发展趋势预测，我们能看到它更广泛的应用前景。

2019年大数据发展将走向何方

近日，包括CCF（中国计算机学会）大数据专家委员会、IDC公司（Internet Data Center 互联网数据中心）和Gartner公司等多家国内外知名信息技术研究机构均发布报告，对2019年乃至未来若干年的大数据产业发展趋势做出预测，并对大数据令人瞩目的应用领域进行乐观而谨慎的推断。

CCF大数据专家委员会：大数据“从热点到支点”

在近日举行的2018中国大数据技术大会上，CCF大数据专家委员会发布《2019年大数据发展趋势预测》报告时表示，大数据和数据从辅助到引领，从热点到支点，已经成为所有新旧技术、新旧模式的必备基础。

据报告预测，2019年大数据发展将呈现十大趋势：

一、数据科学与人工智能的结合越来越紧密；

二、机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术；

三、大数据的安全和隐私保护成为研究和应用热点；

四、数据科学带动多学科融合；基础理论研究受到重视，但未见突破；

五、基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景；

六、数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题；

七、人工智能、大数据、云计算将高度融合为一体化的系统；

八、基于区块链技术的大数据应用场景渐渐丰富；

九、大数据处理多样化模式并存融合，基于海量知识仍是主流智能模式；

十、、关键数据资源涉及国家主权。

据预测，2019年，大数据最令人瞩目的应用领域是健康医疗、城镇化智慧城市、金融、互联网电子商务、制造业工业大数据；取得应用和技术突破的数据类型是城市数据、视频数据、语音数据、互联网公开数据以及企业数据、人体数据、设备调控、图形图像；在数据资源流转上，会自己收集大量数据、会利用数据提供服务、会免费提供数据集、会只下载和获得免费数据集、会买数据集；大数据的最佳拍档概念是数据科学、机器人和人工智能、智能计算或认知计算；我国大数据发展的最主要推动者来自于大型互联网公司、政府机构。

IDC：企业的数字化转型进入第二篇章

国际数据公司IDC此前公布了2019年及未来全球信息技术（IT）行业预测。

据分析，过去几年里，IT及商业领袖们始终专注于其企业必须经历的数字化转型过程，他们利用第三平台技术（云计算、移动、大数据/分析、社交）重组企业架构，而物联网、人工智能和增强与虚拟现实等创新加速器更进一步推动了这一转型。

如今，随着数字覆盖面扩大、智能技术广泛普及、应用程序与服务开发爆发式增长、客户期望不断变化、网络环境日趋可信和安全，企业不断释放出“倍增创新”能力，数字化转型已进入第二篇章，且势头不断增强。在这个技术与商业日新月异的环境中，企业竞相扩大自己的数字化创新能力，以便在迅速数字化的全球经济中提升竞争力、实现繁荣发展。

IDC Future Scape报告中认为，鉴于竞争对手和产业都在向数字化转型，如果企业不能快速向数字化转型，到2022年，它们逾三分之二的目标市场会消失。

IDC公布的2019年及以后全球IT市场十大预测包括：

一、数字化的经济。到2022年，逾60%的全球GDP将都是数字化的，推动2019-2022年期间与IT相关的投资将达到约7万亿美元。

二、数字化原生IT。到2023年，75%的IT支出将用于第三代平台技术，因为逾90%的企业会建立数字化原生IT环境，在数字经济中快速增长。

三、边缘计算快速增长。到2022年，逾40%机构的云部署将包含边缘计算，25%的终端设备和系统将执行人工智能算法。

四、应用的革命。到2022年，90%的新应用将采用微服务架构，提高设计、调试、更新和利用第三方代码的能力，35%用于生产环境的应用将原生支持云计算服务。

五、新的开发者阶层。到2024年，新出现的不使用定制脚本的专业开发人员，将使开发者数量增加30%，加速数字化转型。

六、数字化创新爆发。从2018-2023年，借助新工具/平台、更多开发者、灵活的方法和大量代码重用，新开发的应用数量将达到5亿款，相当于过去40年的总和。

七、通过专业化实现的增长。到2022年，25%的公共云计算服务将基于非x86处理器（包括量子计算机）。届时，机构在垂直“软件即服务”应用方面的支出超过水平应用。

八、人工智能成为新的用户界面。到2024年，采用人工智能技术的用户界面和过程自动化将取代三分之一目前基于显示屏的应用；到2022年，30%的企业将利用对话式语音技术提供客服服务。

九、更高的信任度。到2022年，50%的服务器对数据进行加密，逾50%的安全警报由采用人工智能的自动化过程处理，1.5亿人将有基于区块链的数字身份。

十、机构使用多种云服务。到2022年，四大云平台将托管80%的基础设施即服务/平台即服务部署，但到2024年，9成的全球1000大机构将通过采用多款云服务，或者混合云技术和工具减轻对某一云服务的依赖。

Gartner：基于大数据提供贴心服务将是科技的未来

作为全球知名的IT研究与顾问咨询公司之一，Gartner公司近日列出了企业组织在2019年需要探究的几大战略性技术趋势：自主设备、增强分析、AI驱动的开发、数字双生、边缘计算、沉浸式体验、区块链、智能空间、数字道德和隐私、量子计算。

这十大科技趋势被认为在未来5年将产生破坏性创新，并带来商业机遇。Gartner副总裁兼研究员大卫·希尔雷（David Cearley）说：“无处不在的智能设备提供各种基于大数据的贴心服务，将是科技的未来。”

一、自主设备。机器人、无人驾驶飞机和自动驾驶汽车等自主设备，将依靠使用AI来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化，它们利用AI，提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为。

二、增强分析。增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。

三、AI驱动的开发。到2022年，至少40％的新应用程序开发项目，将在他们的团队中配置AI协同开发人员。

四、数字孪生。到2020年，Gartner估计将有超过200亿个连接的传感器和端点，数字孪生将连接数十亿的实体设备。

五、赋权的边缘。在未来五年内，专用AI芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。

六、沉浸式体验。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）正在改变人们对数字世界的感知方式。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来的沉浸式用户体验。

七、区块链。预计区块链将在2030年之前创造3.1万亿的商业价值。

八、智能空间。智能空间主要实现扩展的五个关键维度是：开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。

九、数字道德和隐私。数字道德和隐私是个人、组织和政府日益关注的问题。

十、量子计算。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的进步中获益最多。

大数据应用广泛 人才越加稀缺

由于人工智能技术的崛起，中国大数据产业在2018年进入了快速发展时期。大数据人才作为大数据产业的核心竞争力，却面临着合格人才缺乏、实战能力不足等问题。

根据最新的大数据人才报告，全国只有46万个大数据人才，未来3-5年人才缺口将高达150万。

领英一份调查报告显示，数据分析师的供应指数是最低的，只有0.05，这是非常稀缺的。数据分析师跳槽速度最快，平均跳槽速度是19.8个月。

而据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，中国未来的基础数据分析差距将达到1400万，而在BAT企业招聘岗位中，有60%以上正在招聘大数据人才。

在数据驱动的未来，大数据人才市场优势必会越来越大，小到初创公司，大到BAT和世界500强，都需要数据专业人士。而且，时下仅仅是大数据起步的初级阶段，现在入行正是恰逢其时。

对于想入行的人士，可以瞄准三大就业方向：大数据系统研发人员、大数据应用开发人才和大数据分析人才。

在这三个方向上，它们的基本位置通常是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

到2020年，企业基于大数据计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国需要更多的数据人才。

PS：各大招聘网站的岗位需求

前程无忧大数据岗位搜索，共29854个职位满足条件；智联招聘大数据岗位搜索，共27627个职位满足条件；猎聘网大数据岗位搜索，共1000+个职位满足条件；拉勾网大数据岗位搜索，共500+个职位满足条件。

人才紧缺带来最直观现象就是薪酬的提升。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的数据工程师薪酬在40万~80万元之间不等，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

2019，处于风口的大数据、人工智能、区块链、云计算等领域人才依然处于稀缺状态，而随着金融科技在金融行业的快速落地，大数据、人工智能，区块链、云计算等专业人才的需求更将迎来爆发。

对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。