先说结论，大数据挖掘的发展前景
在技术方面，科学家们从现有层面上提出各种新兴技术。比如从数据处理角度，有分布式处理方法MapReduce，较著名的应用工具有Hadoop 和DISCO。在如何提取有价值的信息，处理底层的结构化技术支持外，数据挖掘算法，机器学习算法都是必不可少的。
在信息安全方面，大数据挖掘将成为信息安全发展的契机。如今，数据无处不在降低了自身信息的安全性，各种为信息安全服务的技术和产品成为大数据研究中心的方向和信息安全领域的首要问题。因此如何保证数据产业链的安全对信息安全发展具有重要的意义。
在企业经营管理和产业服务方面，大数据挖掘将成为企业及服务机构等诸多行业的转折点。伴随着大数据挖掘技术在企业管理中带来经济效益的同时，也带来了管理模式的巨大改变，企业必须拥有三类人才：管理人才、分析人才及技术型人才。
在教育教学方面，一所具有强大数据挖掘能力的远程教学平台，信息化教学的数字校园，能为师生提供更具个性化的数据支撑和服务。在校园启用“大数据”，通过便捷的多元的采集方式，建立基础数据平台并和教学资源，提供标准数据接口，统一采集、认证，集中存储，开放计算，最终消除“信息孤岛”。
在商业价值方面，大数据挖掘将成为创造价值的核心。时间虽短，历经二十年打开了一个新的时代，引领全球进入创新和发展的新的竞争模式。
大数据分析与挖掘，需要通过数据分析来发现现状，并且通过模型与预测分析技术来对改善进行预测与优化。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。
国内市场巨大，许多企业（无论是互联网的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱，但是比较零碎尚不系统化。目前对数据需求最强烈的行业依此是：金融机构（从基金到银行到保险公司到P2P公司），以广告投放及电商为代表的互联网企业等
数据沉淀
目前有四大方式获取数据
网络爬虫，用Python及Go等开发了自己的爬虫平台，对几十个网站进行每日抓取获得相关信息
Wi-Fi接入方案，我们自己开发了一套完整的软硬件方案，优势是超高的ROI（投资回报比），且免费提供给物业管理者，帮助其实现靠网费赚钱以及推广费赚钱。在与其协商的基础上，获得用户数据。这主要是OpenWRT的开发以及一些智能硬件和客户端的开发。
提供一些图像方面的API，进行图片搜索及人脸搜索，满足客户在图像处理和图像识别方面的一些需求。开发主要用到一些Machine Learning和Deep Learning的算法，使用C++/Open CV/Matlab等。
数据服务需求方自行提供。
数据挖掘
常用的工具是Python/R/SPSS等，算法包括最简单的统计、稍微复杂一些的Machine Learning、现在被捧上天的Deep Learning以及Collaborative Filtering等等。
前景
国内企业，不论是国企还是民企，真正在业务决策中以数据分析结果为依据的，主要集中在银行，保险，电信和电商等几个行业。以IT预算最充沛，人员能力最强的银行为例，目前主要是大型银行在导入数据分析。
加米谷大数据开发9月零基础班，已开课可试听；大数据分析10月零基础班，预报名中…
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什么是数据挖掘？数据挖掘的一般过程是怎样的？
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如果是选择一份工作，当然要根据自身的专业、兴趣爱好，毕竟“兴趣是最好的导师”，我们需要的单纯是一份工作，还是要当成事业，如果志在此，就一定能做得好。（有点题外）
大数据挖掘，以计算机技术获取隐藏在大量数据背后的信息，满足某个行业或者企业的需求，为企业或者管理层决策提供依据。就目前大数据企业发展来看，均处于信息收集和简要分析阶段，形成大规模经济效应的比较少。
从目前该行业的发展前景来看，前途无量，可产生的经济效应可以说是几何倍增的。目前急需的是数据分析师或者模型架构师，搭建符合某行业需求的数据挖掘模块，并进行需求分析。也就是说，前景不可限量，专业人才紧缺。
纯互联网公司也好，传统行业也罢，未来他们都需要此类人才，比如，医疗、金融、农业属于传统行业，未来在大数据面前，其实更需要大数据分析作为行业支撑，如果既精通传统行业、也掌握大数据技术，那么，在传统行业与大数据结合的这个点，你就是行业的顶尖人才。
所以，单纯从问题来说，哪个行业都会有发展前景，但是，必须与时俱进，如果你是医疗、金融等传统行业的计算机技术人才，做好这两者的结合，就是未来。
个人观点，请斟酌，批评。
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