大數據和雲計算方面有哪些崗位

㈠ 雲計算可以從事的行業有哪些

下一波的IT浪潮就是雲計算、物聯網、人工智慧、生物技術。
他們的根本基礎還是計算機科學與技術，包括網路、硬體、軟體等，
只是硬體或平台會比較側重虛擬機、網格計算、分布式計算等方面的技術，
而應用會比較在意用戶體驗、大眾互聯方面，應用主要技術還是軟體開放技術，
目前雲計算是新新事物，教學資源緊張是正常的，新新事物風險和機遇並存。
1、雲系統管理員：配置和維護的系統，包括基本的雲平台，解決出現的問題，並計劃未來雲的能力要求。
2、雲計算工程師：負責雲計算和數據中心項目交付計劃和技術方案的制定,負責雲基礎架構、上雲數據遷移、雲容災備份以及雲可靠性、安全性等的規劃設計及實施工作。
3、雲計算開發工程師：負責設計和開發面向雲服務的分布式軟體。
4、雲計算架構師：領導雲計算項目的開發和部署，確保系統的可擴展性、可靠性、安全性、可維護性，並在預算內達到業務和IT業績表現要求。
5、運維工程師：負責雲計算項目實施和運維，做好網路存儲、資料庫、備份、恢復、同步等相關工作。

㈡ 大數據都有哪些就業方向

大數據就業方向一、數據存儲和管理

大數據都是從數據存儲開始。這意味著從大數據框架Hadoop開始。它是由Apache Foundation開發的開源軟體框架，用在計算機集群上分布式存儲非常大的數據集。

顯然，存儲對於大數據所需的大量信息至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些數據集中到某種形成/管理結構中，以產生洞察力。因此，大數據存儲和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平台是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。

大數據就業方向二、數據清理

在企業真正處理大量數據以獲取洞察信息之前，先需要對其進行清理、轉換並將其轉變為可遠程檢索的內容。大數據往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。

在這個時代，數據的清理變得更加必要，因為數據可以來自任何地方：移動網路、物聯網、社交媒體。並不是所有這些數據都容易被「清理」，以產生其見解，因此一個良好的數據清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的數據視為是一種可接受的大數據系統與真正出色的數據系統之間的競爭優勢。

大數據就業方向三、數據挖掘

一旦數據被清理並准備好進行檢查，就可以通過數據挖掘開始搜索過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的過程。

數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。數據挖掘解決方案通常非常復雜，但力求提供一個令人關注和用戶友好的用戶界面，這說起來容易做起來難。數據挖掘工具面臨的另一個挑戰是：它們的確需要工作人員開發查詢，所以數據挖掘工具的能力並不比使用它的專業人員強。

㈢ 大數據的就業方向

總的來說大數據領域有幾大細分 1 數據清洗、收集、爬蟲 //偏腳本、爬蟲能力 2 數據回分析 //偏業務答，偏SQL，偏分析能力 3 數據開發 //偏平台，偏工程化、後端開發能力 4 數據挖掘 //偏演算法，偏挖掘能力 一般來說，數據分析的門檻最低，其次數據開發和爬蟲類，門檻最高的是挖掘，當然薪酬也是相對較高的。 從應用開發入手，你可以往兩個方向房展： 1 進一步熟悉架構，提升開發能力，往數據架構師轉； 2 從應用工程化往挖掘工程師轉，需要自己多學演算法相關的知識；

㈣ 大數據行業就業方向有哪些大數據技術就業崗位有哪些

方向：大數據開發方向，數據挖掘、數據分析和機器學習方向，大數據運維和雲計算方向

就業崗位：

1、大數據工程師

大數據工程師的話其實包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。總的來說的話它共有6093個崗位在智聯招聘上招聘，平均工資也在11643元。

2、Hadoop開發工程師

職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。

3、大數據研發工程師

職位描述：

構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。

4、大數據架構師

大數據架構師的招聘崗位有1446個，從招聘的薪資來看，大數據架構師基本薪資都是15K~60K，大數據架構師的薪資可以說是相當可觀的，在大數據行業里，大數據架構師的酬勞可以說是領先與其他的，所以大數據架構師對於人才的要求也是比較嚴格的。

5、大數據分析師

工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。

㈤ 大數據專業就業方向有哪些

大數據開發方向所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等。

大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。

這三個方向精通任何方向之一者，均會前(錢)途無量。

就目前來看一般都是大企業對大數據挖掘分析的需求更多，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑!

㈥ 大數據專業畢業生出來可以做什麼工作

1、大數據開發工程師

負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。

2、數據分析師

進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。

3、數據挖掘工程師

商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。

4、資料庫開發

設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。

最後，不論是從事大數據開發崗位，還是大數據運維和大數據分析崗位，這些崗位對於從業者的要求也都比較高，尤其要注重動手實踐能力的培養，所以大數據專業的學生一方面要盡量豐富自身的知識結構，另一方面還需要注重動手實踐能力的培養。

㈦ 大數據雲計算學習完可以從事什麼工作

隨著雲時代的發展，大數據也吸引了越來越多的目光。雲計算和大數據早已成為不可分割的一體，掌握了雲計算和大數據也就掌握了大數據常見的實時以及離線開發框架，具備架構設計以及開發能力，能夠勝任 hadoop開發工程師，spark開發工程師，flink開發工程師等崗位。
下面是各個階段適應的崗位：

階段一：
基礎知識（linux操作基礎、shell編程、hadoop集群環境准備、zookeeper集群、網路編程）、JVM優化（JVM運行參數、JVM內存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾回收演算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8優化、JVM位元組碼、代碼優化）。完成以上初級階段的學習，大家就能夠完成中小型企業常見的自動化腳本。
階段二 :
hadoop環境搭建2.0（hadoop源生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs入門、hdfs深入）、maprece（maprece入門、maprece深入學習、maprece高級）、yarn、hive（hive安裝、hive基本操作、hive高級用法、hive調優）、輔助系統工具（flume、azkaban調度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。學到這個階段大家基本能夠勝任離線相關工作，包括ETL工程師、hadoop開發工程師、hadoop運維工程師、Hive工程師、數據倉庫工程師等崗位。
階段三 :
kafka消息隊列、storm編程（storm編程、strom實時看板案例、storm高級應用）。完成第三階段的學習，大家能夠勝任Storm實時計算相關工作，包括ETL工程師、大數據開發工程師、Storm流式計算工程師等崗位。
階段四 ：
項目開發（strom日誌告警、strom路由器項目開發）。了解了strom項目開發，大家能夠勝任流計算開發工作，流式計算工程師、大數據開發工程師等相關工作崗位。
階段五 :
Scala編程（Scala基礎語法、Scala中面向對象編程、Scala中的模式匹配、Scala中的actor介紹、Actor實戰、Scala中的高階函數、隱式轉換和隱式參數、Akka編程實戰）、Spark（Spark概述、Spark集群安裝、Spark HA高可用部署、Spark程序、RDD概述 、創建RDD 、RDD常用的運算元操作 、RDD的依賴關系、RDD的緩存機制 、DAG的生成 、spark檢查點、Spark SQL概述 、DataFrame介紹以及與RDD對比 、DataFrame常用操作 、DataSet的介紹、以編程方式執行Spark SQL查詢、Spark on Yarn介紹、sparkStreaming概述、Spark Streaming原理 、DStream相關操作、Dstream操作實戰、sparkStreaming整合flume實戰、sparkStreaming整合kafka實戰）、Hbase（hbase簡介、hbase部署、hbase基本操作、hbase的過濾器、hbase原理、hbase高階）。完成第五階段的學習，大家能夠勝任Spark相關工作，包括ETL工程師、Spark工程師、Hbase工程師等等。
階段六 :
用戶畫像（用戶畫像概述、用戶畫像建模、用戶畫像環境、用戶畫像開發、hive整合hbase、hbase集成phoenix、項目可視化）。完成大數據Spark項目實戰能夠勝任Spark相關工作，包括ETL工程師、Spark工程師、Hbase工程師、用戶畫像系統工程師、數據分析師。
階段七 :
Flink（Flink入門、Flink進階、Flink電商項目）。完成Flink實時計算系統的學習，大家能夠勝任Flink相關工作，包括ETL工程師、Flink工程師、大數據實時開發工程師等崗位。
階段八 :

機器學習入門（機器學習概念、機器學習數學基礎）、機器學習語言基礎（Python語言、Python數據分析庫實戰、用戶畫像標簽預測實戰）、集成學習演算法、構建人才流失模型、數據挖掘項目、推薦系統、CTR點擊率預估實戰。完成最後的學習能夠勝任機器學習、數據挖掘等相關工作，包括推薦演算法工程師、數據挖掘工程師、機器學習工程師，填補人工智慧領域人才急劇增長產生的缺口。

㈧ 大數據都有哪些就業方向

1. Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等

2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等

3. 大數據運維&雲計算方向

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

4.ETL研發

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

5.可視化（前段展現）工具開發

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

㈨ 雲計算可以從事的行業有哪些

你好，很高興為你解答：
第一：雲計算運維崗位。雲計算運維崗位是目前需求量相對比較大的崗位之一，隨著大量的行業企業紛紛開始採用雲計算平台，未來雲計算運維的崗位需求量會進一步擴大。雲計算運維崗位涉及到虛擬化技術、存儲技術、監管和安全等技術，整體的知識面還是相對比較廣泛的，而且對於從業者的動手實踐能力有比較高的要求。

第二：雲計算平台開發崗位。當前雲計算平台正在從IaaS向PaaS和SaaS覆蓋，這個過程會陸續釋放出大量的崗位需求，目前有不少研究生會從事大數據平台開發崗位，而且薪資待遇也相對比較高。實際上，當前平台開發崗位的整體需求量都比較大，物聯網平台開發、人工智慧平台開發等領域也有較大的人才需求量。

第三：軟體開發崗位。雲計算專業的畢業生也可以選擇從事傳統的軟體開發崗位，未來在軟體開發領域有大量的開發任務都將基於雲計算平台來完成（PaaS），產業互聯網時代，雲計算平台將不斷拓展程序員的開發邊界。另外，雲計算平台與大數據平台、物聯網平台和人工智慧平台之間也存在非常緊密的聯系，掌握雲計算平台也很容易向其他幾個平台發展。