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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