廣州storm大數據招聘

『壹』 大數據行業有哪些工作機會，招聘的崗位技能有哪些

大數據主要有以下職位： 1）數據分析師Data analyst：指熟悉相關業務，熟練搭專建數據分析框架，屬掌握和使用相關的分析常用工具和基本的分析方法，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。

『貳』 應屆生應聘大數據工程師,有機會嗎

應屆生應聘大數據工程師是否有機會?答案當然是有機會，但是你更應該注重基礎，像java語法、多線程、集合、jvm、網路、數據結構和演算法、linux、資料庫、web框架等。畢竟本科生哪怕是研究生，深入了解hadoop、spark、storm等大數據知識的機會不多，大多數大數據公司應該不會拿專業大數據知識來做面試的考量。

而且這些學習知識需要一定的硬體基礎，你到了公司接觸了項目學起來會很快的，當然學有餘力可以研究下。還有除了上面的一些基礎，常用數據挖掘演算法也得了解下，熟悉數據挖掘的一些流程。說了這么多，基礎還是很重要的。

同時，學歷是個敲門磚，但是實力也是個敲門磚。

尤其是很多大公司，真的還是拿實力說話，所以，雖然學歷非常重要，但是如果你改變不了或者也不想去改變學歷，那就拿實力來說話。剛畢業的人，有什麼東西能夠證明自己呢?應聘技術崗，那你就在技術方面展現自己的專業技能，外加大學這4年來自己的一些比較成功的事情，這都是加分項。

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『叄』 大數據哪裡好就業

大數據就業崗位主要圍繞數據價值化來展開，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據分析、數據安全、數據應用等諸多方面。

大數據開發相關的崗位很多，比較熱門的包括：
1、大數據開發工程師
主要負責數據模型的ETL開發、數據平台建設；面向業務的數據提取、分析、報表、挖掘等系統設計和開發工作。
崗位要求：
精通常用的數據結構和演算法，理解面向對象設計的基本原則，熟悉常用的設計模式；
掌握Hadoop生態體系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；
2、大數據運維工程師
主要負責數據平台的集群管理，機器優化，集群監控等；對現有集群的優化和性能調優，滿足不斷增長的業務需求等。
崗位要求：
熟悉主流開源數據組件，包括但不限於HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各組件的原理和實現；熟悉分布式原理、分布式系統設計等。
3、大數據架構師
主要負責大數據基礎框架的整體架構設計，結合公司實際業務情況進行技術選型；負責數據存儲和計算平台的整體評估、設計以及核心功能模塊的開發等。
崗位要求：
熟悉常用的數據結構和演算法；具備豐富的開發經驗，了解主流的大數據技術框架組件，包括但不限於Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
4、大數據分析師
大數據分析方向的崗位，則主要以數據分析挖掘為主，通常需要負責常規業務數據分析需求開發，用戶畫像構建，推薦演算法實現等。
崗位要求：
熟悉數據倉庫理論、數據挖掘理論基礎，熟悉常用機器學習演算法（如邏輯回歸、神經網路、決策樹、貝葉斯等)；對Hadoop和Spark生態當中的主流技術組件，有相應程度的了解。

對於演算法工程師，北京演算法工程師平均工資：¥ 30530/月

所以可以去一線城市發展

『肆』 零基礎想轉行做大數據開發工作，不知道怎麼轉行

我朋友跟你一样，她还是个女孩子，不知道怎么回事她当时也想做这个行业。后来她去了一个好像叫赛科大数据的机构学习了一段时间。这个行业虽然赚钱，就是太辛苦了。

『伍』 大數據就業容易嗎

大數據開發就業的主要方向：
1、大數據開發工程師
大數據開發，主要圍繞大數據系統平台來開展工作，要求熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平台的核心框架，以及相關的生態圈組件，如Yarn，HBase、Hive、Pig等。另外，還需要掌握分布式計算框架如Hadoop、Spark群集環境的部署、開發和管理工作，如性能改進、功能擴展、故障分析等。
2、大數據運維工程師
大數據運維，主要的工作也是圍繞大數據系統平台來進行，通常要求熟悉各種大數據平台的部署方式，集群搭建，故障診斷、日常維護、性能優化，同時負責平台上的數據採集、數據清洗、數據存儲，數據維護及優化。
作為運維人員，通常需要了解Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心組件：HDFS、MapRece、Yarn；具備大數據集群環境的資源配置，如網路要求、硬體配置、系統搭建等方面的能力。
3、大數據架構師
大數據架構，主要是基於實際的大數據需求，來進行整體的系統架構規劃，將各方面的需求統一於一個整體的平台下，指導開發工程師們完成應用開發。
作為架構設計師，往往需要掌握面向開發者的Hadoop、Spark等大數據平台開發技術，掌握設計開發大數據系統或平台的工具和技能，能夠將需求轉化為實際的技術解決方案。

4.商業智能分析師

需要精通資料庫知識和統計分析的能力，能夠使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據，提供行業報告，分析技術的發展趨勢，確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。月平均薪資：12000元

5、演算法工程師
數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。月平均薪資：26150元

6、ETL研發工程師
企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。月平均薪資：20150元。

7、Hadoop開發工程師
隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。月平均薪資：18150元。

8、可視化工具研發工程師
可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。月平均薪資：21150元。