大數據的職位

㈠ 大數據畢業後去什麼崗位就業

如下：

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師，很多公司都在招聘的熱門技術人才，工資也是相對於其他方向更高一些。想要成為大數據開發工程師需要掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等技術。

2、大數據分析師

大數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

3、數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。

經常會用到的語言包括Python、java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。

大數據人才稀缺，前景廣闊。

大數據行業人才稀缺，市場需求量大。目前大數據行業人才僅為50萬，而實際上整個行業人才需求超100萬，可謂人才缺口巨大。而且，大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廣泛。大數據在金融、醫療、交通、電商、農業等多個行業都有應用。近年來人工智慧、物聯網也是迅速發展，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的基石。

大數據行業的薪資也是普遍較高的。IT行業本就是薪資較高的行業，而大數據作為IT行業的新寵，高薪也是很常見的。目前，大數據行業的平均月薪能夠在15K-20K左右，非常優秀的大數據人才月薪30K也是有的，所以說大數據也是個高薪的職業。

㈡ 大數據技術與應用就業方向 有哪些崗位

大數據領域可以說是未來發展幾大領域當中比較有前景的領域之一，畢業之後就業的前景也是比較好的，比如說我們現在熟知的阿里巴巴就在從事著大數據領域。

就業方向有兩個去向

（1）行業客戶：對大數據處理有需求的各行業部門，如銀行、商業機構、電信、電商公司等，從事數據採集、管理、分析與挖掘工作

（2）專業公司：專門為行業客戶提供大數據服務的專業化公司，比如管理咨詢公司，信息咨詢公司、還有從事大數據技術和產品研發與服務的高科技公司，如網路、阿里、騰訊等。

具體的崗位有

（1）大數據工程師：從事數據採集與管理工作，需要較強的IT專業能力，這個崗位也有很多別名，如hadoop工程師、javag工程師（大數據）、ETL工程師等，關鍵看其崗位職責和技能需求，別看名字。應屆生月薪平均在10k以上，

（2）大數據分析師：從事數據資源開發與利用，主要工作是數據分析、和數據挖掘，能出圖表、出報告。需要數量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用編程的方式靈活進行數據分析，就更好了，比如python或R. 這個崗位也有別名，比如數據分析師，商務智能分析師。應屆生月薪大約在8k以上。

（3）演算法工程師：從事機器學習，構建人工智慧模型，也稱機器學習工程師，在商業領域，也有稱為商務智能工程師的。該崗位需要很強的數學分析能力和編程能力，是三個崗位中的金領職位，也是月薪最高的職位，應屆生月薪目前在15K以上。

大數據的前景是非常好的

1、有一個體面的學歷

首先我們一定要知道大數據屬於高科技領域，在這方面所要求的起步是非常高的，所以應局畢業生應該盡量有一個較高的學歷，雖然高學歷並不能代表高能力，但這最起碼可以代表一個敲門磚，如果沒有高學歷的話是很難進入這個行業的，因此我建議大家在這方面要多努力一下。

2、有真本領

僅僅有一個體面的學歷是不夠的，想要找到一份好的工作，而且非常有發展的話，需要有一定的真本領，也就是說我們在這個領域方面的專業技術一定要非常強，上面我們所提到的王堅就是在計算機領域非常厲害的一個人，因此我建議大家多注重一下自己專業技能的鍛煉。

3、有推薦人

在畢業之後想要快速的在一家非常好的公司就業的話，我建議最好的方法是有一個推薦人幫助你推薦一下，對於人脈資源比較貧乏的大學生來說，我們可以在實習階段多幫別人做一做事，用以打通我們的人脈關系，這樣在就業的時候會顯得更加容易一些。

㈢ 大數據工程包括哪些工作崗位

數據分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數,第二是報表的需求分析，第三是業務專題分析。

數據挖掘工程師：日常工作內容主要有五類。第一是用戶基礎研究,第二是個性化推薦演算法,第三是風控領域應用的模型,第四是產品的知識庫,第五是文本挖掘、文本分析、語義分析、圖像識別。

數據產品經理：日常工作內容：第一是大數據平台的建設，讓獲取數據、使用數據更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提升應收水平;第二是數據需求分析，形成數據產品，對內可以提升效率，控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值的變現。

大數據研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是數據的採集，比如爬蟲、日誌採集等;第二是數據預處理、ETL工作，比如數據清洗、轉換、集成、規約等;第三是大數據應用和可視化的開發。

㈣ 大數據有哪些職位

1、首席數據官(CDO)

首席數據官的工作內容非常多，職責也很復雜，他們負責公司的數據框架搭建、數據管理、數據安全保證、商務智能管理、數據洞察和高級分析。因此，首席數據師必須個人能力出眾，同時還需要具備足夠的領導力和遠見，找准公司發展目標，協調應變管理過程。

2、營銷分析師/客戶關系管理分析師

客戶忠誠度項目、網路分析和物聯網技術積攢了大量的用戶數據，很多先進公司已經在使用相關策略來支持公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些數據進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在Excel和SQL等數據分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數字化營銷能夠到達目標客戶群體。

3、數據工程師

隨著Hadoop和非結構化數據倉庫的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的數據。高水平的工程師需要掌握數據管理技能，熟悉提取轉換載入過程，很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席數據官甚至認為，數據工程師才是大數據相關行業中最重要的職位。

4、商務智能開發工程師

商務智能開發工程師的最基本職能，是管理結構數據從資料庫分配至終端用戶的過程。商務智能(BI)曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智能團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高性能數據，評價公司運營情況。

5、數據可視化

隨著指示板和可視化工具的增多，商務智能“前端”研發工程師需要更熟練掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能夠使用d3.js在網路瀏覽器中製作數據可視化的研發工程師也越來越受到公司歡迎。很多大公司開出的年薪已經超過了7萬5千英鎊，平均日薪500多英鎊。

6、大數據工程師

正如上文提到過的，數據工程師的工作是負責管理公司的數據，包括數據的收集，存儲、處理和分析。大數據工程師需要能夠搭建並維護大型異構數據框架，這些數據通常是在MongoDB等NoSQL資料庫中。很多公司採用Hadoop框架和很多Hadoop次級軟體包，如Hive(數據軟體)，Pig(數據流語言)和Spark(多編程模型)。

㈤ 大數據領域有哪些崗位

一是大數據維護、研發、架構工程師方向；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；
二是大數據挖掘、分析方向；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。

㈥ 大數據工作崗位有哪些 就業方向是什麼

大數據工作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。大數據的就業前景很好，未來發展十分廣闊。

大數據畢業找哪些工作

大數據工作1、大數據開發工程師

架構的開發、構建、測試和維護；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和產品開發等。

大數據工作2、數據分析師

收集、處理和執行統計數據分析；應用工具提取、分析、呈現數據，實現數據的業務意義，需要業務理解和工具應用能力。

大數據工作3、數據挖掘工程師

數據建模、機器學習和演算法實現；商業智能、用戶體驗分析、用戶流失預測等；除了強大的跡則灶數學和統計能力，對演算法代碼實現也有很高的要求。

大數據工作4、數據架構師

需求分析、平台選擇、技術架構設計、應用設計與開發、測試與部署；先進的演算法設計和優化；需要具備數據相關的系統設計和優化、平台級開發和架構設計能力。

大數據工作5、資料庫開發

根據客戶需求設計、開發和實現資料庫系統，通過理想的介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能和效率等。

大數據工作6、資料庫管理

資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理、故障排除、數據備份、數據恢復等。

大數據工作7、數據科學家

數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法；利用演算法和模型提高數據處理效率，挖掘數據價值，實現數據到知識的轉化。

大數據工作8、數據產品經理

結合數據和業務，做數據產品；平台線提供基礎平台和通用數據工具，業務線提供更貼近業務的分析框架和數據應用。

大數據專盯知業就業前景怎麼樣

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，姿扮大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。

大數據開發工作崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的工作機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

㈦ 大數據崗位

大數據崗位

大數據崗位可以分為三類，大數據開發工程師、數據分析工程師以及演算法工程師。

1.大數據開發常常被人誤解，只是寫SQL，導致很多下入行的小夥伴非常猶豫，大數據開發不僅只是寫枯鋒SQL，涉及面比較廣泛，包括分渣念布式計算、儲存、數倉方法論。大數據開發工程師需要掌沒梁晌握Linux、Hadoop、Hive、Hbase、Spark、Flink等。

2.大數據分析工程師需要掌握Python、Pandas、機器學習等

3.演算法工程師需要好的數學基礎。根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。#程序員# #大數據培訓#

㈧ 大數據專業有哪些就業崗位

大數據專業畢業後就業崗位主要有大數據架構師、大數據演算法工程師、大數據運營維護工程師、數據分析師/挖掘師等。

前兩個工作崗位偏技術，大數據架構師需要熟悉底層架構的，開發平台，數據建模，核心框架開發等，對計算機、數學，尤其是數據的知識要求高；大數據演算法工程師對人的要求更高，開發演算法，而且還要帶團隊，對人的學歷和能力都有比較高的要求；大數據運營維護工程師，會偏向運營和維護，對人的要求低一些，門檻沒有那麼高；數據分析師/挖掘師，會偏向業務層面，需要調研需求，挖掘分析數據，包括溝通相應的客戶，要求有比較強的與人溝通的能力。

偏技術就是接觸技術更多，偏業務就是接觸人偏多，可以說根據不同的性格，就可以勝任不同崗位的工作。當然不論在任何工作崗位，都需要很好的溝通表達能力，所以大學期間一定要對自己這方面的能力做提升。

這個領域待遇還是比較不錯的，在一二線城市，3年以上，月薪都是能達到1萬元以上的， 工作5年也是能達到月薪2-4萬/月之間的，能力強薪資會越來越高，頂級的會更高。

㈨ 大數據就業崗位有哪些

大數據就業的崗位：ETL研發、Hadoop開發、信息架構開發、數據安全研究。

1、ETL負責將分布的、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。

3、信息架構文件是統籌安排信息的基礎，這些統籌安排主要集中在搭建某個特殊產品、一套產品或單個產品的信息架構。除了信息架構和信息規劃外還有信息設計，它主要就是為支持信息架構和規劃而進行的實際操作活動。

4、數據安全研究：數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

㈩ 大數據畢業後去什麼崗位就業

大數據就業方向主要有：互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等，具體崗位如下：

01大數據開發工程師

該工作崗位主要負責企業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。還要根據自己的工作安排高效、高質地完成代碼編寫，確保符合前端代碼規范；梳理整體業務指標，開發可視化報表。

04大數據運維工程師

運維工程神畝告師的基本職責就是是負責企業服務的穩定性，確保企業服務可以24小時不間斷地為用戶提供服務，負責維護並確保耐友整個服務的高可用性，同時不斷優化系統架構提升部署效率、優化資源利用率。

並且在出現問題時需要處理大數據平台的各類異常和故障，確保系統平台的穩定運行。

05大數據挖掘工程師

數據挖掘的工作就是負責從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中有用信息，然後輔助企業做出各種決策，讓企業的決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。