一、3大数据技术专业发展前景？

大数据技术专业的发展前景是非常广阔的。随着越来越多的企业走向在线平台，企业的生产运营转向数字化管理，极大地刺激了全球大数据市场需求。特别是在云计算、人工智能、物联网和信息通信等技术的交织应用驱动下，经济和生活的数字化发展趋势使得大数据市场仍将保持较快的增长。

从全球范围来看，研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力已经成为一种趋势。这意味着大数据不仅仅是一个技术领域，它对社会、经济和政治等多个领域都有深远的影响。

对于从事大数据行业的人员，他们的就业方向包括大数据工程师、算法测试工程师、大数据架构师等。值得注意的是，大数据专业是一个涵盖统计学、计算机科学、数学等多学科的综合性专业，因此对从业者的要求相对较高。这既是挑战，也是机会，因为高门槛意味着高回报。

二、数据库发展前景怎么样？

数据库发展前景非常好！

数据库与信息系统专业的硕士毕业生就业范围非常广泛，均可在大型企业、金融机构、政府机构、研究机构和教育机构应聘到满意的职位。

该专业从职责和工作性质可以分为数据库设计应用和数据库运营维护两大类。

前者侧重于软件和数据逻辑层面，毕业生可以担任数据库应用开发专员、数据建模专员、商业智能专员、ETL开发及数据架构专员等职；后者侧重于硬件和数据物理层面，毕业生可以担任数据库管理员、数据仓库专员、存储工程师、性能优化工程师及高级数据库管理员等职。

三、数据港发展前景？

发展前景非常好

因为数据港是一个由政府投资的科技创新集群，聚集了众多知名企业和高端人才，致力于推动香港成为国际数据枢纽。

数据港提供了高速、安全、可靠的数据中心服务，同时也支持创新科技的研发和孵化。

这些方面都展现了数据港的实力和影响力。

而且，数据港不仅在本地有重要地位，在国际上也备受关注和赞誉。

数据港将综合ICT申请的世界最高评级Tier 4金标准，并成功获得国际电信联盟的认可，可见其水平之高。

总之，数据港的实力、影响力和国际认可都表明其极大的厉害程度。

四、大数据行业的发展前景怎么样？

大数据行业发展前景还是非常不错的。因为21世纪是信息构建起来的时代，需要我们广泛的利用大数据和人工智能，去解决我们生活中所遇到的一些问题，提高我们的生活便利水平。

五、网络数据采集的发展前景怎么样？

网络数据采集的发展前景怎么样，先看一个 2022 年的最新案例：

他怎么做到的呢？主要做的一件事，就是专扒别人家网站用了哪些技术。

互联网是世界上最大的数据库，越来越多的个人和组织日益倚重互联网数据来学习和决策。典型的应用包括价格情报、品牌舆情、市场调查、零售选品、智能获客、政务舆情、背景调查等等。

采集、分析和融合非隐私公开数据有利于行业发展、数据要素流通和技术进步。

根据 Opimas Research 报告，全球网页挖掘和融合的市场规模大约每年 100 亿美金，其中外部采购支出大约每年20亿美金，并且以每年超过70% 的速度增长。更进一步，以知识图谱为核心的认知智能是更为广阔的市场。

从互联网数据中获得数据和见解是一项基础性的需求，互联网是世界上最大的数据库，但从互联网获得数据从未容易过。

问：爬虫到底有哪些应用场景？

从行业应用场景角度看：

1. 认知智能：高精度结构化全体网页，为认知智能提供基础知识图谱
2. 情感分析：从社交媒体平台、新闻和评论等数据源提取信息，以量化和解读公司、品牌、产品的声誉，跟踪竞争对手，或者收集政务舆情，及时了解任何可能重要的突发事件
3. 价格情报：电商网站更改价格越来越频繁，竞争对手定价和库存监控变得越来越重要。监控竞争对手的定价有助于企业调整自身产品的市价率。品牌商也通过渠道巡检来监控渠道定价，以确保分销商遵守定价政策
4. 供应链管理：使用网络数据进行需求预测、销量预测，以帮助管理物流、采购、库存等。譬如帮助电商对产品销量进行预测，从而制定补货计划，优化库存；航空公司监控市场并调整其定价和航线；而食品公司则通过跟踪农产品原产地气候变化，来预测农产品质量并选择供应商
5. 市场营销：收集有关竞争对手的信息、识别销售线；从新闻、社交媒体和评论中收集信息并进行分析，跟踪需要客服和支持的问题，并进一步制定产品开发和市场进入策略。网络数据还可用于潜在客户生成，识别可能成为特定服务或产品目标的个人或公司
6. 经济与投资研究：从网络数据中生成可分析数据，并通过API 直接交付到投资公司模型，可以近乎实时地推动投资决策。投资公司使用测量移动位置、交通模式、天气、卫星图像、财务报表、宏观经济指标等数据集来帮助制定投资决策。市场数据汇总也被广泛应用于直接投资决策。对一些缺乏行业数据的新兴行业，从网络中获得自身数据指标可能是获得影响未来规划的关键见解的唯一机会
7. 风险管理：使用网络数据增强风险管理措施，如对员工、供应商、交易对手进行背景调查以控制风险，或者用于监控地缘政治风险和检测欺诈

从技术角度看：

1. 每日采集百万量级电商页面做市场调查和竞品分析
2. 采集数千个网站并降低规则失效率
3. 采集整个互联网并建立搜索引擎、信息流产品或者知识图谱
4. 开发数据采集器，架设自己的数据采集公有云

所以，你看，原来爬虫技术可以做这么多事情，为什么以前不觉得呢？

因为以前你学的是假爬虫！

问：爬虫到底有哪些难点？

网络爬虫在各种语言中都有实现，譬如 Java, Kotlin, Javascript, Python, Go, C++ 等。随着网站变得越来越复杂，页面变动越来越频繁，越来越多的网站由 Vue，React 等技术动态生成，建议网络爬虫直接从浏览器自动化工具开始，譬如 Selenium，Playwright，Puppeteer，Crawlee，PulsarR 等。这些工具本身由某一种语言编写，但往往对使用者提供了多种语言绑定。

譬如，Selenium 由 Java 编写，但是提供了 Java, Python, C#, Ruby, JavaScript, Perl, PHP, R, Objective-C, Haskell 这些语言的编程接口；Playwright 由 Javascript 写成，但是提供了 JavaScript, Java, Python, C# 的编程接口。

尤其不建议再用 Requests, Scrapy 等原始工具了，不要陷入花里胡哨、无穷无尽的爬虫对抗中，这种对抗很多时候是一条死胡同，譬如采用动态自定义字体技术，已经可以彻底阻断 HTTP 抓包方式的采集了。

很多人认为 Requests, Scrapy 等原始工具的具有效率优势，这并不正确：

1. 对单一资源进行过于频繁的访问，会导致目标站点崩溃，从而带来法律风险
2. 对单一资源进行过于频繁的访问会触发目标站点的反爬机制
3. 对现代浏览器进行优化和和合理配置，譬如屏蔽不相关资源，其效率可以和原始 HTTP 效率媲美
4. 同人力成本相比，硬件很便宜
5. 其他效率相关弊病

选择什么语言开始你的爬虫之旅，需要综合考虑当前需求和职业规划。

如果只是临时性解决问题，那么 Crawlee/PulsarR 就是很好的选择，它们是开箱即用的，解决了阻挡在你和网页数据之间的绝大多数拦路虎。此时不建议选用 Selenium，Playwright，Puppeteer，如果使用它们，还有一大批技术问题需要解决。

如果希望从爬虫入手开始自己的职业生涯，那么 Java 语言就是很好的选择，因为工作机会很多。

如果你要学习高级爬虫知识，譬如：

1. 隐私上下文管理
2. 连续采集
3. 大规模分布式
4. 任务调度
5. 性能保证
6. 数据质量保证
7. 系统架构设计
8. API 设计
9. 机器人流程自动化（RPA）
10. 高级数据采集语言
11. 高级信息提取算法
12. 增强分析
13. 机器学习
14. 弹性计算
15. 云化服务
16. 存储处理
17. 运维工具
18. 降低数据获取成本
19. 降低团队技能要求
20. 提高数据规模
21. 解决数据融合问题
22. 提升时效价值
23. 提高系统可维护性

或者如果你是专业人士，需要解决最具挑战的网络数据采集问题，譬如：

1. 每日采集百万量级电商页面做市场调查和竞品分析
2. 采集数千个网站并降低规则失效率
3. 采集整个互联网并建立搜索引擎、信息流产品或者知识图谱
4. 开发一款供非技术人员用的“数据采集器”
5. 架设自己的数据采集公有云

那么，PulsarR 是你唯一的选择。

PulsarR（国内镜像）为解决网络数据管理、多源异构数据融合、数据采集等问题，开发了一系列基础设施和前沿技术。类似 Playwright 这样的浏览器驱动，在 PulsarR 中仅仅只是一个不大的子系统，可见单单 Playwright 能够解决的问题极其有限。为了性能、稳定性、容错性等考虑，我们也不会使用 Playwright 作为浏览器驱动，而是基于 CDP 从头开发。

传统数据采集方案有哪些问题？

目前大家常用的主流的数据采集软件，包括 selenium, playwright, puppeteer 等，不是为数据采集开发的，不适合数据采集；而大家熟知的 scrapy, requests 等，已经越来越不适应现代网页了。

一、现在主流网站常用的反爬手段基本都用了，譬如Cookie跟踪，IP跟踪，访问频率限制，访问轨迹跟踪，CSS 混淆等等。

二、使用基本的 HTTP 协议采集，如 requests, scrapy, jsoup, nutch 等，会陷入无穷无尽的爬虫/反爬虫对抗中，得不偿失，并且未必能解决，譬如说采用了动态自定义字体的站点就不可能解决。

三、使用浏览器自动化工具如 selenium, playwright, puppeteer 等进行数据采集，会被检测出来并直接屏蔽。

四、使用 puppeteer-extra, apify/crawlee 这样的工具，虽然提供了 WebDriver 隐身特性，一定程度上缓解了这个问题，但仍然没有完全解决。

1. 上述工具没有解决访问轨迹跟踪问题
2. Headless 模式能够被检测出来。云端爬虫通常以 headless 模式运行，即使做了 WebDriver 隐身, headless 模式也能够被检测出来
3. 其他爬虫对抗问题

即使解决完上述问题，也仅仅是入门而已。在稍稍正式一点的采集场景下，仍然面临诸多困难：

1. 如何正确轮换IP，触发条件是什么？事实上，仅轮换IP是不够的，需要“隐私上下文轮换”
2. 如何使用单台机器每天提取数千万数据点？
3. 如何保证数据准确性？
4. 如何保证调度准确性？
5. 如何保证分布式系统弹性？
6. 如何正确提取 CSS 混淆 的字段，它的 CSSPath/XPath/Regex 每个网页都不同，怎么解决？
7. 如何采集数百个电商站点并避免爬虫失效？
8. 如何降低总体拥有成本？

解决方案

我们提供了大量顶级站点的采集示例，从入门到资深，包含各种采集模式，包括顶尖大站的全站采集代码、反爬天花板的站点的采集示例，你可以找一个代码示例改改就可以用于自己的项目：

• Exotic Amazon，国内镜像 - 顶尖电商网站全站数据采集真实项目
• Exotic Walmart，国内镜像 - 顶尖电商网站数据采集示例
• Exotic Dianping，国内镜像 - 最困难的数据采集示例

我们的开源代码也包含 REST 服务、像数据库客户端一样的网页客户端等等，基于该网页客户端，你甚至可以稍稍完善一些用户体验就可以打造与最知名“采集器”相媲美的产品。

PulsarR 支持高质量的大规模数据采集和处理。PulsarR 开发了一系列基础设施和前沿技术，来保证即使是大规模数据采集场景，也能达到最高标准的性能、质量和总体拥有成本。

PulsarR 支持网络即数据库范式。PulsarR 像对待内部数据库一样对待外部网络，如果需要的数据不在本地存储中，或者现存版本不满足分析需要，则系统会从互联网上采集该数据的最新版本。我们也可以使用简单的 SQL 将 Web 直接转换为表格和图表，更进一步，我们可以使用 SQL 直接查询 Web。

PulsarR 支持浏览器渲染并将其作为数据采集的首要方法。将浏览器渲染作为数据采集的首要方法，我们在数据点规模、数据质量、人力成本和硬件成本之间实现了最佳平衡，并实现了最低的总体拥有成本。通过优化，如屏蔽不相关的资源文件，浏览器渲染的性能甚至可以与传统的单一资源采集方法相媲美。

PulsarR 支持 RPA 采集。PulsarR 包含一个 RPA 子系统，来实现网页交互：滚动、打字、屏幕捕获、鼠标拖放、点击等。该子系统和大家所熟知的 selenium, playwright, puppeteer 是类似的，但对所有行为进行了优化，譬如更真实的模拟操作，更好的执行性能，更好的并行性，更好的容错处理，等等。

PulsarR 支持退化的单一资源采集。PulsarR 的默认采集方式是通过浏览器渲染来采集完整的网页数据，如果您需要的数据可以通过单一接口获取，譬如可以通过某个 ajax 接口返回，也可以调用 PulsarR 的资源采集方法进行高速采集。

PulsarR 计划支持最前沿的信息提取技术。我们计划发布一个先进的人工智能，以显著的精度自动提取所有网页（譬如商品详情页）中的每一个字段，目前我们提供了一个预览版本，国内镜像。

开始

大多数抓取尝试可以从几乎一行代码开始：

fun main() = PulsarContexts.createSession().scrapeOutPages(
  "https://www.amazon.com/", "-outLink a[href~=/dp/]", listOf("#title", "#acrCustomerReviewText"))

上面的代码从一组产品页面中抓取由 css 选择器 #title 和 #acrCustomerReviewText 指定的字段。 示例代码可以在这里找到：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。

大多数 生产环境 数据采集项目可以从以下代码片段开始：

fun main() {
    val context = PulsarContexts.create()

    val parseHandler = { _: WebPage, document: Document ->
        // use the document
        // ...
        // and then extract further hyperlinks
        context.submitAll(document.selectHyperlinks("a[href~=/dp/]"))
    }
    val urls = LinkExtractors.fromResource("seeds10.txt")
        .map { ParsableHyperlink("$it -refresh", parseHandler) }
    context.submitAll(urls).await()
}

示例代码可以在这里找到：kotlin，java，国内镜像：kotlin，java。

最复杂的数据采集项目可以使用 RPA 模式：

最复杂的数据采集项目往往需要和网页进行复杂交互，为此我们提供了简洁强大的 API。以下是一个典型的 RPA 代码片段，它是从顶级电子商务网站收集数据所必需的：

val options = session.options(args)
val event = options.event.browseEvent
event.onBrowserLaunched.addLast { page, driver ->
    // warp up the browser to avoid being blocked by the website,
    // or choose the global settings, such as your location.
    warnUpBrowser(page, driver)
}
event.onWillFetch.addLast { page, driver ->
    // have to visit a referrer page before we can visit the desired page
    waitForReferrer(page, driver)
    // websites may prevent us from opening too many pages at a time, so we should open links one by one.
    waitForPreviousPage(page, driver)
}
event.onWillCheckDocumentState.addLast { page, driver ->
    // wait for a special fields to appear on the page
    driver.waitForSelector("body h1[itemprop=name]")
    // close the mask layer, it might be promotions, ads, or something else.
    driver.click(".mask-layer-close-button")
}
// visit the URL and trigger events
session.load(url, options)

示例代码可以在这里找到:kotlin，国内镜像。

如需了解更多，可以看看项目主页，项目 国内镜像，知乎介绍 或者 在线教程。

希望这个回答对你有帮助。

六、生物大数据发展前景？

随着我国政府对生物大数据行业发展极为重视，“十四五”国家重点研发计划“基础科研条件与重大科学仪器设备研发”重点专项中提出，面向生物大数据管理、深度挖掘和转化应用等核心技术方面的短板，研究生物大数据智能审编、分级管理、发布更新等关键技术，研发智能化管理系统。

这将推动我国生物大数据行业技术不断进步，产业链布局日益完善，所以生物大数据发展前景非常的不错！

七、卫星遥感数据发展前景？

应用及前景

1、遥感技术广泛用于军事侦察、导弹预警、军事测绘、海洋监 视、气象观测和互剂侦检等；

2、在民用方面，遥感技术广泛用于地球资源普查、植被分类、土地利用规划、农作物病虫害和作物产量调查、环境污染监测、海洋研制、地震监测等方面；

3、航空和航天遥感技术在国民经济和军事的很多方面获得广泛的应用，例如应用于气象观测、资源考察、地图测绘和军事侦察等。

八、数据标注员发展前景？

有发展前途。

数据标注是人工智能产业的基础，是机器感知现实世界的起点。简单点说，数据标注是通过数据标注员借助标注工具，对人工智能学习数据加工的一种行为。数据标注有很多种，如分类、画框、标记等等。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。机器通过数据标注物体的一些特征，才能知道这个物体是什么东西。

九、重庆大渡口发展前景怎么样？

重庆大渡口区自重钢搬迁后，各项经济发展指标在主城几个区中都处于落后地位，发展前景不佳。

十、女生做数据库的发展前景怎么样？

做数据库有两个方向，一个是数据库运维，一个是数据库应用。推荐做数据库应用。

数据库是任何应用都离不开的，小到单机应用，大到互联网分布式应用，有数据的地方，就离不开数据库。而良好地数据库设计能为企业节省大量的成本。数据库的分库分表，数据库的查询优化，数据库的主从备份，数据库的分布式部署，这些都是很复杂，也很重要的技术，需要有人来从事这方面的工作。

相比较应用开发，数据库相对来说还比较适合女生。因为女生相对男生来讲，心比较细，此外做事情比较认真，在设计表的时候，在优化查询的时候比男生更有耐心，更能胜任这份工作。