按照通信协议经电信网络实现人与计算机、计算机与计算机之间数据信息传递的通信业务。数据通信是20世纪50年代随着计算机和通信技术的发展远程用户需要使用计算机而诞生的。远程终端将需要计算机处理的数据通过通信网路传送给计算机，而后再将结果送回远程终端设备。

数据通信业务可分为公用数据业务和专用数据业务。数据通信为实现广义的远程信息处理提供服务。随着计算机与各种具有处理功能的智能设备在各领域的日益广泛使用，数据通信的应用范围也日益扩大。

其典型应用有：文件传输、电子信箱、话音信箱、可视图文、目录查词、智能用户电报及遥测遥控等。对于每种具体应用，在远程信息处理系统或计算机网内部均须相应地实现与该应用相关的通信功能，这些功能也都通过分层协议的形式来加以规定。

一、数据通信的发展趋势集中表现为：

1、应用范围与应用规模的扩大，新的应用业务如电子数据互换（EDI），多媒体通信等不断涌现。

2、随着通信量增大，网路日益向高速、宽带、数字传输与综合利用的方向发展。例如光纤高速局域网、城域网、宽带综合业务数字网、中继、快速分组交换等许多新技术迅速发展，有的已进入实用化阶段。

3、与移动通信的发展相配合，移动式数据通信正获得迅速发展。

4、随着网路与系统规模的不断扩大，不同类型的网路与系统的互连（也包括对互连网路的操作与管理）的重要性日趋突出。

5、通信协议标准大量增加，协议工程技术日益发展。

二、特点

数据通信具有许多不同于电报、电话通信的特点。它所实现的，主要是“人（通过终端）-机（计算机）”通信与“机-机”通信，但也包括“人（通过智能终端）-人”通信。在数据通信中所传递的信息均以二进制数据形式来表现。

数据通信的另一个重要特点是它总是与远程信息处理相联系的。这里的信息处理是指包括科学计算、过程控制等广义的信息处理。由于信息处理内容与处理方式的不同，对数据通信的要求也有很大差别。

例如，根据系统的不同应用，即信息处理内容及处理方式的不同，对终端类型、传输代码、传输速率、传输方式、系统响应时间、信息的安全性与准确性、系统的可靠性等方面的要求也不同。因而在实现数据通信时涉及的因素也比较复杂。

参考资料来源：百度百科-数据通信业务

参考资料来源：百度百科-数据通信

网络：传输、数通、接入

无线：基站侧、BSC侧、MSC侧

网优：cdma、wcdma、gsm、lte等

仅讨论作业岗位，不讨论客服、销售、行政等岗位的话，主要分类有：

按网络类型分，主要分移动网络和固定网络两大类，简称移网和固网。

按专业类型分，主要有传输、数据和语音三大类。

按作业类型分，主要分网管和维护两大类。

组合起来，通信行业常见的岗位细分有12种，如，移网传输网管、固网数据维护等，但在实际工作中，岗位通常都有交叉。另外也有交叉程度较高，无法细分的岗位，如，IDC。

通信行业分为服务供应商，如移动联通等；还有设备供应商，如华为中兴爱立信等。服务这块我不懂，设备供应商分销售、服务和研发岗位。销售又分产品经理和客户经理，产品经理主要负责产品这一块的方案，有时候也要见客户给客户宣讲，比较牛的产品经理可以自己去找客户开拓市场，兼做客户经理了。客户经理主要任务就是找机会点、见客户、拿单子。服务也分售前和售后，售前的和产品经理一起投标什么的，但是主要负责设备的安装、维保这些服务内容；售后就是单子拿下来以后你去现场负责监督安装、设计、调设备参数、验收等等。研发就不多说了，写代码

1、Python爬虫工程师

Python爬虫是我们比较熟悉的Python的一个方向，Python爬虫将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。Python爬虫可以做的事情很多，如搜索引擎、采集数据、广告过滤等，Python爬虫还可以用于数据分析，在数据的抓取方面可以作用巨大！从事Python爬虫工程师的小伙伴需要熟练使用Python语言，熟悉常用爬虫框架如Scrapy等;熟练使用selenium，lxml， bs4对xml，html的文本进行抓取解析清理;对管理网站的cookie实效性处理有经验。

2、Python人工智能

目前国内人工智能基础编程语言是Python，前段时间，机器人战胜了围棋大师。属于人工智能的时代已经到来了，目前，很多公司都在招募大量人工智能、量化交易、机器学习相关人才，对相关人才要求有较高的学习能力和数学能力，年薪更高，对于刚接触Python的人士来说，Python人工智能很适合作为未来发展方向研究。

3、数据处理

在互联网飞速的时代，数据可以说明很多东西，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，Python这门编程语言集成的很多图形库可以直接讲数据以数据分布图的方式展示出来。不仅仅在数据统计和处理，在很多高校的实验室里面提取的大量的实验数据也需要整理和归纳，Python也能起到非常大的作用。可以给工作带来很大的效率。想往数据分析这方面发展的小伙伴们需要熟悉主流的数据挖掘建模算法，如数据分析、分类预测、用户画像等;掌握数据分析模型的固化及部署工作，可进行进行数据分析、数据建模、挖掘、清洗，可实现包括数据交互、特征提取、数据挖掘、分析报告等。

4、Web开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，从事该领域的小伙伴们需要从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

5、Linux运维

Linux运维是一定要掌握Python语言，Python是一门非常NB的编程语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做。

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