首先，当前大数据领域的发展空间还是非常大的，本科生在大数据领域也有很多发展机会，要想未来具有更强的就业竞争力，要明确一个自己的主攻方向。
数据处理是一个比较大的范畴，涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现和应用等一系列技术环节，涉及到的岗位也比较多，包括开发岗、算法岗、运维岗等，而不同的岗位也有不同的技术要求从近两年的就业情况来看，本科生可以重点关注一下大数据开发岗，而如果有进一步读研的计划，也可以围绕算法岗的要求来制定学习计划。
Python在大数据领域的应用还是比较普遍的，不仅算法岗会使用Python语言，开发岗和运维岗同样会使用到Python语言，作为一门全场景编程语言，未来Python的应用场景还会随着大数据的落地应用而得到扩展。
如果目前已经具备了一定的Python开发能力，在接下来的学习当中，可以重点关注一下机器学习方面的知识，一方面通过学习机器学习可以提升数据处理的能力，另一方面在学习机器学习的过程中，也会提升场景开发能力，可以说是一个比较稳妥的选择。
在学习机器学习的过程中，可以先从机器学习的场景应用案例开始学起，初期可以选择一些相对比较简单的场景，这样也方便自己能够逐渐深入机器学习不仅在大数据领域有广泛的应用，同时机器学习也是打开人工智能技术大门的钥匙，所以不论未来从事算法岗还是开发岗，都应该重视机器学习，而且也应该进一步学习深度学习的相关知识。
我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！。
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