大數據方面的工作

⑴ 學大數據會有什麼工作

大數據領域的工作分為兩個方向:
一是大數據維護、研發、架構工程師方向的工作;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、分析方向的工作;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
大數據開發工程師和大數據分析師:大數據開發主要是基於大數據服務平台，很多大中型業務應用包括企業級應用和各類網站。能夠進行構建大數據應用程序平台和開發分析應用程序。
企業對員工的工作需求都非常大，大數據分析方向將是未來職業人才崗位缺口最大的工作之一，它將會和軟體人才一樣，再次掀起一次培訓:在大數據分析方向的最高端將會按行業劃分，一個牛的大數據分析專家將是某一個或者二個行業的專家
大數據培訓的第二個方向
大數據工程師的工作:鑒於現在大數據人才缺口較大，能夠做大數據開發培訓的機構很少，大數據的學習需要java基礎，雖然很多培訓機構都要java課程，但是有大數據培訓課程的機構還比較少。選擇時需要謹慎些。在選擇時一定要注意課程是否包含了Hadoop、hive、hbase、spark等大數據技術課程

⑵ 大數據專業的就業方向

大數據專業的就業方向有：大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師、數據可視化工程師、數據安全研發人才等方面。具體介紹如下：

5、數據安全研發人才：陵答爛

此類人才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、舉宏信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就尺漏更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地確保大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。

⑶ 大數據專業能找什麼工作 有哪些就業方向

大數據專業的學生在選擇崗位時大致的有以下幾個方向——數據工程方向，數據分析方向， 大數據運維方向等。大數據專業小方向也很多。比如基於計算機、移動互聯網、電子信息、等各種相關領域的Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的工作，也可以在IT領域從事計算機應用工作等。

大數據專業能找哪些工作

大數據專業可以找的工作第一個是大數據應用類，第二個是大數據系統類。

大數據專業可以找大數據系統類工作主要偏向於系統研發，比如Hadoop系統、雲計算，就屬於系統類技術。這就要求熟悉Hadoop大數據平台的核心框架和組件，能夠運用Java、R、Python等編程語言基於大數據平台來寫代碼開發應用，實現產品功能，支撐業務應用。

大數據專業雖然從事的是 開源工作，但是更傾向於乎知「研發。

大數據專業就業方向有哪些

大數據專業就業核睜方向1.數據挖掘/演算法工程師

演算法工程師是通過演算法搜索隱藏在大量數據中的特定內容的專業人士。這項工作有助於企業做出明智的決策，提高工作效率，降低錯誤率。數據挖掘已成為許多 IT戰略的重要組成部分，其大數據專業人員的需求量也很大。

大數據專業就業方向2.數據分析師

數據分析師是指從事行業數據收集、整理、分析、評估和預測的專業人員。他們主要關注從過去和現在的數據級別理解數據。最常見的就是一些歲氏消行業通過一些系列的數據來預測和分析用戶的行為、偏好或者目標用戶，從而最大限度的發揮數據的商業意義。

大數據專業就業方向3.數據工程師

數據工程師主要從事數據的收集、分析、整理、維護等相關技術工作，重點是清洗數據，方便數據分析師和數據科學家使用，在數據中找到可以實現的關鍵點推動解決業務問題。

大數據專業就業方向4.數據產品經理

隨著數字化運營等概念深入人心，數據產品也進入了人們的視線。數據產品是一種可以利用數據的價值來幫助用戶做出更好決策的產品形式，而數據產品經理則使用這些產品來滿足特定的數據使用需求。產品經理需要對數據產品的需求管理、設計規劃、開發測試、優化更新等全生命周期負責。

大數據專業就業方向5.大數據可視化工程師

大數據可視化是通過圖形、圖像處理、計算機視覺表達和用戶界面對數據進行可視化解釋。它涵蓋了廣泛的技術方法，並且對工程師的能力要求較高。可視化作為數據分析後的可視化呈現，在很多領域都發揮著重要作用，可視化工程師的前途一片光明。

大數據專業就業方向6.數據科學家

數據科學家是一種新型工作，主要是利用科學的方法，利用數據將大量信息數字化再現，對未來做出更可信的預測，即將企業數據和技術轉化為企業的商業價值隨著數字信息時代的發展，越來越多的實際工作將直接針對數據進行，大數據專業需求不言而喻。

⑷ 大數據專業可以從事哪些工作

1. 大數據應用開發工程師。這是大多數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此大數據應用開發崗位有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構。

2. 數據架構師。數據架構師是負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。

⑸ 學大數據會有什麼工作

大數據領域崗位類別大致分為兩類：技術類崗位：技術類崗位主要是圍繞大數據平台框架進行系統開發應用類崗位：應用類崗位主要專注於用大數據去解決一些業務問題，需要學會如何對數據進行分析和挖掘，如何找到數據中蘊含的業務規律和特徵以支撐業務決策。大數據領域四大崗位職責和崗位要求一、大數據分析師崗位職責：1.從數據分析和數據挖掘角度為業務改進和提升提供建議2.構建數據產品，負責各類演算法的開發、應用、監控優化，保證數據產告沒品的實用性及可衡量性3.開展數據挖掘分析演算法、工具研究工作，研發創新方法解決業務問題崗位要求：第一、對行為分析感興趣，喜歡從數據中發現規律第二、熟悉掌握R、Python等編程語言第三、熟練使用SAS、SPSS等建模工具第四、較強的需求分析、數滑友簡據建模以及IT架構設計能力，能夠完成單個業務領域的IT架構設計工作，有大中型項目IT架構、IT方案設計方面的成功經驗優先二、數據管理專家崗位職責：1.研究大數據及數據管理領域業務發展趨勢和商業創新模式，進行大數據及數據管理領域的研究與規劃，進行業務創新和業務拓展2.獨立或指導團隊成員將銀行的需求轉化為系統可實施業務需求，根據搜集與定義的客戶業務目標、業務規則、業務流程，將獲得的需求清晰、准確的形成業務需求說明書，並完成與客戶的確認過程3.牽頭與業務部門對接業務需求，分析業務需求實施方式及實施方案，在業務架構、應用架構、開發中心等團隊的支持下，牽頭或指導團隊成員編寫立項材料，推動項目立項工作4.在項目實施階段，針對業務需求，牽頭或指導團隊成員配合設計人員、開發人員、測試人員進行系統設計、用例編寫、集成測試等工作崗位要求：第一、對數字敏感，邏輯思維強，具有較強的語言表達和人際溝通能力第二、要有數據分析或用戶研究的工作經驗第三、熟悉SAS、SPSS等至少一種統計分析軟體第四、熟悉 SQL，數據挖掘的常用演算法第五、 擁有海量數據處理和挖掘經驗者優先。三、大數據演算法工程師崗位職責：1．深入理解B端業務，准確分析問題，研發適合的演算法與策略，不斷優化演算法效果和性能2．熟悉濾波演算法及隨機過程，使用不同演算法對時序數據分析建模3．學習時序、NLP領域的先進技術並開展相關研發工作崗位要求：第一、熟悉時間序列和機器學習的理論基礎，有海量數據挖掘研發經驗優先第二、精通數理統計，數據邏輯清晰，溝通能力強，業務理解能力強第三、具有優秀的編程能力，精通Python等常用腳本語言第四、 責任心強信褲有良好的溝通能力和團隊合作能力四、數據產品經理崗位職責：1.負責發布系統的數據規劃、數據梳理、埋點等工作，提供完整的數據產品能力2.確立指標，搭建評估體系，全面衡量發布相關的情況，發現並歸因問題3.數據驅動，通過數據分析和挖掘等手段，輔助各平台策略優化和迭代4.參與數據相關產品的搭建，為產品質量和體驗負責崗位要求：第一、有數據體系或數據產品的搭建的經驗第二、優秀的邏輯思維，對數據敏感，較好的溝通能力，具備發現並解決問題的能力第三、 自驅力強，性格堅韌，能快速成長

⑹ 大數據就業崗位有哪些

大數據方面的就業主要有三大方向：

一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。

2大數據熱門專業

1、Hadoop開發 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。

2、信息架構開發 大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以十分有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

3、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。

4、ETL研發 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。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

⑺ 大數據專業可以從事哪些工作

1、Hadoop開發工程師
Hadoop是一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題，因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程。
2、數據分析師
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，最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。
4、大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。

⑻ 學大數據會有什麼工作

大數據的崗位可以分為三大類：

大數據系統研發人員、大數據應用開發人才和大數據分析人才；
最普遍同時需求也大的是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師
1、大數據架構工程師：

負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優；負責數據對接和對外服務設計、開發和維護；負責大數據框架和大數據應用的程序設計、開發和維護；負責基於大數據技術對海量數據的自動分析處理和挖掘工作；
2、大數據開發工程師：
基於hadoop、spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務；輔助管理Hadoop集群運行，穩定提供平台服務；基於Spark技術的海量數據的處理、分析、統計和挖掘；基於Spark框架的數據倉庫的設計、開發和維護
3、大數據運維工程師：
負責大數據基礎平台的運維,保障平台的穩定可用；負責應用產品部署、上線及維護；負責大數據平台資源管理、性能優化和故障處理；深入研究大數據業務相關運維技術，持續優化集群服務架構;參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

⑼ 大數據畢業後可以從事什麼工作

學大數據從事的職業常常分為大數據系統研發人員、大數據應用開發人員和大數據分析人員，常見的職業有數據分析師、數據架構師、數據挖掘工程師、數據演算法工程師等等。
以下是學大數據可以從事的職業介紹：
1、數據分析師：從事行業數據搜集、整理、分析方面的工作，依據數據做出行業研究、評估和預測。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析工具以及數據分析的營銷思維。
2、數據架構師：負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。
3、數據應用師：用常人能理解的語言表述出數據所蘊含的信息，並根據數據分析結論推動企業內部做出調整。將數據還原到產品中，為產品所用。
4、數據挖掘工程師：從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中的信息，使企業決策智能化、自動化，提高企業工作效率，減少錯誤決策的可能性。需要具備深厚的統計學基礎，需要熟悉R、SAS、 SPSS等統計分析軟體。
5、數據演算法工程師：負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范並落地實施。需要具備扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用演算法，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapRece、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟練掌握一門編程語言。

⑽ 大數據就業方向

大數據的就業方向有：互聯網電商方向；零吵桐售金融方向；電子政務服務方向。

1、互聯網電商方向。

作為當前最熱門的風口，互聯網電商是互聯網領域應用於實踐最多的地方，也是積累技術資源最豐富、資金最雄厚、人才需求量最大的部分。大數據技術與應用專業畢業生可以從事互聯網電商運營維護、日常管理、消費大數據分析、金融數據風控管理等相關技術工作。目前大到已經上市的頭部電商平台小到社區電商，這些技術人才的缺口都比較大。