大三選方向大數據開發

1. 大數據開發未來就業方向有哪些

一、數據挖掘師/演算法工程師

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。有實際建模經驗、機器學習演算法的實現，對業務理解、熟悉數據挖掘演算法、掌握資料庫和精通計算機編程。經常會用到的語言包括Python、java、C或者C++，也可以用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。

二、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。

三、數據產品經理

數據產品經理必須了解不同的公司，在不同的階段，需要哪些數據產品，並能夠製作出來，這是此職位的核心要求。其次，數據產品經理必須有足夠的數據分析能力，如果有了數據分析的思維，再跟公司業務結合就會比較容易。最後，數據產品經理是產品經理的一種，所以要同時具備產品經理的能力：了解用戶，需求調研，方案設計，協調技術、測試、設計等。

四、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。

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2. 大數據技術就業方向有哪些

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

精通任何方向之一者，均會“前(錢)”途無量。

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。

3. 大數據行業就業三大方向和十大職位介紹

大數據行業就業三大方向和十大職位介紹

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。

思數雲計算和大數據服務中心，簡稱思數雲（隸屬於北京思數科技有限公司），是國內專業大數據分析培訓、咨詢機構。中國雲計算大數據處理委員會、與中科院軟體所、清華大學以及Google、Yahoo、騰訊、阿里、移動研究院等大數據技術人員一起合作，在2012年組建了」NewBI-思數雲服務」大數據服務中心。

思數雲從長期實踐總結出大數據主要的三大就業方向： 大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。 在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為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。

從企業方面來說，大數據人才大致可以分為產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智能三大領域。產品分析是指通過演算法來測試新產品的有效性，是一個相對較 新的領域。在安全和風險分析方面，數據科學家們知道需要收集哪些數據、如何進行快速分析，並最終通過分析信息來有效遏制網路入侵或抓住網路罪犯。

一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

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。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。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。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的'存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

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。

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。

四、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。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測（數據挖掘）分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、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。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

4. 現在大數據前景怎麼樣，在校大三學生，想了解學習一下。

所謂大數據，就是量大且復雜到人工無法輕易獲取、整合的數據。
這個「大」的量是個天文數字，而機器可以 獲取、整合、處理，甚至比較精確地分析，能極大效率地提高信息處理速度，讓信息更直觀地呈現在人們眼前，極大地便利了人們進行進一步的分析。
三個特徵：
①整體性。即其大，大數據並不是片面的或者局部的數據，而是全面的數據。這里的全面不是說在後期具體分析運用的時候要用到每一個數據，但是在技術層面我們要盡可能抓取全面的數據供人工選擇。
②數據的混雜性和結果的精確性。
數據的混雜性源於其「大」，覆蓋面廣，涵蓋量大，所以得到的數據並不單純是針對某一個小點的。當然也可以針對某一具體的小點發起探索，但是得到的數據就不能稱其為「大」了，而且也並不屬於大數據的優勢。
結果的精確性指的是得出來的結果會更精準，因為更全面，也便於人工進行篩選和二次分析利用。
③相關性。大數據的各項數據並不是獨立的，也不是平行的，而是交織的，相互聯系的，是關於一個點的線性數據交織成的全面數據，甚至立體化數據。

大數據必然是有其發展前景的，隨著科技的發展和技術的支撐，我們已經進入信息化時代，信息即數據，如果更好地抓取數據、分析數據、利用數據都是大數據領域要解決的關鍵問題。
如果說要投身到大數據領域工作，那你的興趣點和愛好在哪裡也很關鍵。大數據公司並不是只有技術研發人員，人力資源、產品運營、渠道和銷售等等崗位都有。
如果是技術研發，那門檻其實是在不斷提高的，尤其是較大的公司，更希望非常優質的畢業生或者有研發經驗的人員，而這里的優質畢業生並不是說必須名校（當然名校更好），不過你在學校里在這相關領域的實踐活動也一定是加分項。

5. 大三的課比較少，想出去學大數據開發哪裡比較好

建議你可以先自學一下，大四可以者兆出來學，畢竟大三的課雖少，還首槐租是挺多的，你可以先自學一下。我當時是在大四的時候出來到海牛學院學習的，學習周期5個月，課程量很大，你耽誤一天，往往後面的課就不好學懂明備了，建議你先自學一下吧。

6. 到大三了，學計算機專業選什麼專業方向比較有發展呢

軟體工程專業。軟體工程專業的就業情況一直比較不錯，在計算機專業當中的表現是比較突出的，所以如果在本科畢業之後就希望參加工作，可以重點考慮一下軟帶兆件工程專業。軟體工程專業的細分方向比較多，不少女生比較喜歡前端開發方向，另外也可以重點關注一下移動端開發方向。
第二：電競專業。畢業以後可以從事網路游戲美術，網路游戲動漫設計，游戲概念/故事情節設計，網路游戲3D設計，網路游戲人物設計，網路游戲環境設計，游戲伺服器開發，游戲引擎開發，手機游戲策劃，手機游戲開發，手機游戲程序開發，手機游戲美工，手機游戲測試等工作。發展前景也是很客觀的。
第三：大數據專業。大數據專業未來的發展前景非常廣闊，由於大數據行業的產業鏈涉及到多個環節，包括數據採集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析、數據應用等，所以大數據領域的就業崗位也比較豐富，其中數據整理和數據分析相關崗位還是比較適合女生從事的。正行枯
第四：UI設計專業。UI設計相比較於編程而言，還是非常適合大眾所學舉洞習的。學習完UI設計，能獲得一份穩定而又不失樂趣的工作，給予最大程度的安全感，同時有利於追求更高品質的生活，在藝術領域可以獲得更多的啟迪。綜合考慮，UI設計是很適合初中生學習的。
內設計，環境藝術設計，網路運營等，

不過還是要你自己選擇所感興趣的專業

7. 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）。

8. 大數據專業就業方向

大數據工程師、大數據維護工程師、數據挖掘師、大數據演算法師。

大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、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：涉及的崗位諸如大數據分析師、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。

需要的能力：

1、提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。

2、掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。

9. 我是大三的女生准備學大數據，不知道前景怎麼樣

大數據屬於高端崗位，也是特別專業化的專業，一定要去好學校，必須有優質的師資才能學到核心的東西鋒舉，最好是985院校，否則出來就業成問題 來自職Q用戶：李先生
大數據屬於進階職業，不銀坦碧過學學信清總沒壞處，要說前景，還是非常不錯的。不過到目前為止。。。還沒有同行在大數據方面有女生在做。。 來自職Q用戶：梁先生

10. 大數據專業就業方向

大數據職業發展主要分為3個方向：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。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

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