關於大數據的職業

① 學大數據可以從事什麼職業

大數據可以從事大數據開發工程師、Hadoop開發工程師、數據挖掘、信息架構工程師、大數據分析師等等。

大數據的就業方向有哪些

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師：統計；精簡到兩類指標：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。具體的工作並不是這么的簡單，還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。

2、Hadoop開發工程師

信息時代數據的爆發式增長，使得數據的規模越來越大，傳統BI即商務智能的數據處理成本高漲，加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。

3、數據挖掘

數塵枝老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、決策和預測的搭敗過程。數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。

4、信息架構工程師

信息架構師需要懂得定義和存檔關鍵元素，確保以最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，信息架構工程師的工作內容。

5、大數據分析師

大數據分析師需要對海量的大數據做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的信息提派升取出來為決策提供支持，而大數據分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。

大數據的就業前景如何

《大數據人才報告》指出，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內將會出現高達150萬的大數據人才的缺口。

當下中國互聯網行業需求最多的六類人才職位為研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析。其中需求量最大的是研發工程師，而最為稀缺的是數據分析人才。領英報告表明，高度稀缺的是數據分析人才，其供給指數最低，僅為0.05。並且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將高達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

② 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；

③ 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、數據演算法工畝毀程師等等。
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，並根據數據並頌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、數據算迅蔽備法工程師：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。

④ 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

⑤ 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。

⑥ 大數據學出來做什麼工作

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。作為一名數據分析師，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。

應用領域：

大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成「用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新」的文化氛圍與時代特徵。

大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術（虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理）、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。

⑦ 學大數據的就業方向

關於學大數據的就業方向內容如下：

數據分析師應該是當下大家聽到過最多的大數據崗位，這個工作指的是不同行業中，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、分析數據，實現數據的商業意義。

數據挖掘工程師。這個工作一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，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。

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，尤其是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。數據下機器學習和演算法實施相關經驗，熟悉hadoop, hive, map-rece等。總的來講，這也是一份比較高薪的工作，月收入在20K~30K。

數據演算法工程師。在企業中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。數據演算法工程師需要具備的知識有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，

⑧ 大數據的就業前景和就業方向

大數據的就業前景和就業方向如下：

前景：從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，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。

從近幾年招聘情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需銀渣要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

大數據：

大數據，或稱巨量資料，鋒肆悄指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

在維克托邁爾舍恩伯格及肯尼斯庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）雹尺、Veracity（真實性）。

⑨ 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。

⑩ 大數據就業前景

大數據就業前景如下：

大數據的就業前景目前來看是不錯的，隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大，大數據領域從業人員薪資水平將持續增長，人才供不應求。

大數據就業方向

1、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；

2、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；

3、大數據運維和雲計算方向。對應崗位：大數據運維工程師；

三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了8k以上，工作1年月薪可達到1.2w以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司。

所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。