物联网和大数据可应用在哪些领域？物联网和大数据是近年来最受媒体和企业关注的两大宏观技术趋势。两者也并驾齐驱，物联网旨在特定组织或环境中创建一个互联网络，使用该网络来收集数据并集中执行特定功能。物联网部署会生成大量以前未开发的数据，自动执行以前靠手动操作的任务。为了理解这些数据使自动化有意义需要对这些数据进行分析。
将物联网和大数据分析相结合，众多不同行业的组织可以释放新的商业智能源，简化其运营降低成本并用更少的资源做更多事情。物联网和大数据应用领域如下：
一、工业物联网
工业物联网(IIoT)指物联网在工业和制造环境中的应用，其中大数据分析使从高价值设备的预测性维护到仓库中更顺畅物流的一切工作成为可能。在整个工厂车间、仓库以及其他地方创建物联网基础设施，使此类组织能够采取更主动的方法来进行各种不同的操作，无论是自动拣选不同的组件还是确保有价值的设备在小缺陷成为大问题之前得到修复。
二、营销和销售
通过将连网传感器嵌入到产品中，跨多个行业的组织可以快速收集和汇总大量关于这些产品如何使用的数据，反过来将这些数据应用于未来的销售和营销策略，如物联网分析可以通过将产品使用信息与评论和其他预测数据相结合实现对客户需求和趋势的智能预测。汇总来自物联网内外的多个不同来源的数据，以执行分析和预测进而形成新的增值服务。来自正确来源的数据还可以帮助规划基于结果的定价和订阅模型，从而提供灵活的定价和计费方式，所有这些技术都有助于更好的市场定位和更大的市场渗透率。
三、能源管理
所有组织都有能源需求，从建筑物所需的简单供暖和照明到运行复杂设备和应对可预测和意外需求起伏所需的高度复杂的电力需求。物联网和大数据分析可以随着时间推移集中、主动地查看能源需求，自动执行手动流程，实现智能建筑管理，甚至与能源供应商共享以更有效地在整个建筑中使用能源。
四、虚拟助理
近年来Siri、Alexa和Google智能助手之类的产品已成为消费者的最爱，使用语音识别和AI来执行各种命令。但在企业上下文中也发挥着越来越有趣的作用。不仅可以执行诸如发送会议提醒、提供事件指示以及与其他应用程序共享数据之类的功能，而且还可以对其数据应用预测分析来搜索模式和趋势。反过来也可以帮助组织更好地了解其员工和客户。
五、医疗保健
物联网和大数据在医疗保健领域的潜在应用巨大。连网传感器能够直接从患者那里收集大量重要数据而大数据分析使这些数据能够为诊断、预防和治疗提供宝贵见解。但这不仅仅是面向公众的环境还有企业应用。对于渴望并确保其员工健康的大型组织来说医疗保健信息技术提供了无数的机会来监测关键的健康指标，并主动对不安全的噪音水平、空气污染或员工疲劳工作等情况发出警报。
猎聘大数据研究院发布了《2022未来人才就业趋势报告》
从排名来看，2022年1-4月各行业中高端人才平均年薪来看，人工智能行业中高端人才平均年薪最高，为31.04万元；金融行业中高端人才以27.69万元的平均年薪位居第二；通信、大数据行业中高端人才平均年薪分别为27.51万元、25.23万元，位列第三、第四；IT/互联网行业中高端人才平均年薪23.02万元，位列第七。
图表来源：《2022未来人才就业趋势报告》
如果你觉得很高，被平均了这样？那么打开Boss直聘，搜大数据工程师：
我们来做下数据分析：
薪资那一列都有一个最低薪资和最高薪资，我们通过不同城市来对比分析一下，发现北京的工资水平最高，最低为22k，最高为38k。
工作年限也是一个制约工资水平的很大因素，从图中可以看出，即使是刚毕业，也能达到一个11-20k的薪资范围。
而学历要求来说，大部分为本科，其次为大专和硕士，其他比较少，以至于在图中并没有显示出来。
企业对不同岗位的要求以3-5年的居多，企业当然是需要有一定工作经验的员工，但是在实际招聘中，如果你有项目经验，且理论知识没问题，企业也会放宽条件。
分析不同行业， 我们发现，大数据岗位需求分布在各行各业，主要还是在计算机软件和互联网最多，也有可能是这个招聘软件决定的，毕竟Boss直聘还是以互联网行业为主。
来看看哪些公司在招聘大数据相关岗位，从这个超过15的数量来看，华为，腾讯，阿里，字节，这些大厂对这个岗位的需求量还是很大的。
那么这些岗位都需要什么技能呢？Spark，Hadoop，数据仓库，Python，SQL，Mapreduce，Hbase等等
根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。
在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！
Python+大数据学习路线图详细介绍
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台
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