Da 数据架构师:负责设计和构建Da 数据系统架构，包括数据流程、数据仓库、数据管理、/1233。人工智能工程师:负责设计开发人工智能算法和模型，提供智能决策和推荐系统。企业信息化顾问:负责为企业提供信息化解决方案，包括数据-2/的应用和推广。随着Da数据-2/的不断发展和应用，其发展趋势越来越明显。以下是主要趋势:云计算与Big 数据的结合；云计算技术可以提供强大的计算和存储能力，为Big数据的应用提供更好的基础。
7、数字科学与大 数据 技术的前景数字科学与大学数据 技术的前景如下:大学数据将是未来最有前景的行业。数据科学与大学数据-2/专业就业前景广阔，毕业生可从事计算机和互联网领域及相关行业工作数据科学研究，大学/123。智能科学与技术是一门面向前沿高新技术的基础本科专业技术，涉及面广。专业涉及机器人技术、基于新一代网络计算的智能系统、微机电系统(MEMS)、与国民经济、工业生产和日常生活密切相关的各类智能技术和系统、新一代人机系统技术等等。
8、 数据库的 发展趋势和发展前景数据 Library技术of发展趋势:基于数据Library申请和多家分析机构评估，数据 Library。(1)Cloud数据 Library and Hybrid数据Rapid Development Cloud数据Library(Cloud database)简称云库，部署并虚拟化在云计算环境中数据Library。各种关系型数据库被看作是一系列简单的二维表，它们是基于SQL或access对象的简化版本进行操作的。
(2)数据Integration and数据Warehouse数据data Warehouse是数据的集合，是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的，是决策支持系统和在线分析。本文主要是对机构历史数据进行综合分析和利用，从中找出对企业发展有价值的信息，从而提供决策支持，帮助提高效率。其特点是主题性、整体性、稳定性和时变性。新一代数据 library使得数据 integration和数据 warehouse的实现更加容易。
9、未来大 数据的 发展趋势不包括Future-1发展趋势Exclude数据扩展和存储技术，Original 数据采集和清理，/123。1.数据扩展和存储技术随着数据规模的不断增长，数据扩展和存储技术一直很大。但未来发展趋势可能不会太关注数据扩展和存储技术本身，而是更关注数据处理和分析能力的提升。2.原数据的收集与清理在大数据的分析中，原数据的收集与清理是非常重要的一步。
3.数据仓库和传统数据图书馆传统数据仓库和关系数据图书馆在过去的几十年中一直是主要的存储和管理方式。但随着数据 技术的发展，未来的趋势可能是更加分布式、灵活机动的数据存储和管理，而不是传统的数据仓库模式。4.数据标准化和统一在数据领域中，对数据的标准化和统一一直是一个挑战。在过去，由于数据来源的多样性和数据格式的差异，对数据的整合和分析变得复杂和困难。
10、大 数据的 发展趋势如今，Da 发展趋势的数据正在快速变化，但专家预测，机器学习、预测分析、物联网和边缘计算将在未来几年对Da 数据项目产生巨大影响。2016年，近40%的企业正在实施和拓展数据 -2/的应用，30%的企业计划在未来一年采用数据的应用，同样，NewVantagePartners的2016 Big/12344。62.5%的企业现在至少有一个大数据项目投入使用，只有5.4%的企业没有规划或实施大数据项目，研究人员表示，大数据-2/的采用不会马上见效。数据和商业分析的市场将从2018年的1301亿美元增长到2020年的2030亿美元以上，数据的可用性，新一代技术和数据的文化转型将继续。123，456，789-2和服务需求，IDC分析信息管理集团副总裁Dan和Vesset表示，2015年全球市场收入123，456，789-1/达到1220亿美元，2016年市场收入增长11.3%。预计到2020年市场收入将达到123，456，789-1/的年复合平均值。
