大數據專業就業

⑴ 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。

⑵ 大數據技術是學什麼的就業方向

大數據技術是學數學專業、計算機專業的就業方向。

大數據技術里會用到很多學科學習的知識，並不是單一的專業可以學完大數據所需要掌握的技術，所以大數據屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

⑶ 大數據專業的就業前景分析

大數據專業的就業前景非常廣闊，因為大數據技術已經成為各個行業和領域中不可或缺的一部分。以下是大數據專業就業前景的分析：

需求量大：隨著大數據技術的發展和應用，各行各業對大數據人才的需求量越來越大，尤其是金融、電商、互聯網、物流、醫療健康、政府等領域，這些坦扮領域對大數據人才的需求量將持續增長。

⑷ 大數據專業就業前景怎麼樣

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，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2019年的秋招情況來看，大數據開發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就業機會，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。

讀研之後在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平台開發，在5G通信的推動下，未來雲計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋，這個過程會全面促進大數據平台的發展。另外，由於人工智慧平台的陸續推出，對於大數據平台也是一種促進。相比於大數據應用開發崗位來說，大數據平台開發崗位不僅薪資待遇更高，職業生命周期也會更長，而且未來也可以獲得更多的發展機會，也會更容易進入雲計算、人工智慧等領域發展。
對於當前在讀的本科生來說，如果不想讀研，那麼應該從以下三個方面來提升自身的就業競爭力：

第一：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。

第二：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。

第三：重視平台知識的積累。產業互聯網時代是平台化時代，所以要想提升就業能力應該重視各種開發平台知識的積累，尤其是與行業領域結合比較緊密的開發平台。實際上，大數據和雲計算本身就是平台，所以大數據專業的學生在學習平台開發時也會相對順利一些。

⑸ 大數據的就業怎麼樣

1.人才缺口大

大數據專業畢業以後主要從事大數據分析工作，該崗位目前人才缺口很大，學會大數據分析就等於拿到了入職大企業和高薪資大門的鑰匙。根據統計顯示，僅北京地區1天需求量達到15680個。

2.各行各業需求上漲

像金融，電商，游戲，醫療，未來教育，社交等行業都需要大數據分析人員襪擾，需求量很大。

3.大城市機會多工資高

大數據專業人才的需求主要集中在一線一線城市，在大城市學到的東西更多，同樣薪資水平也高，北京地區的大數據分析平均月工資就達到了20050元。

從人才缺口和需求上漲到高薪就業，都體現出了大數據專業是一個就業前景很好的專業。

大數據專業就業三大方向

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。

大數據專業人才就業薪資

1基礎人才：數據分析師

北京數據分析平均工資：?0?610630/月，取自15526份樣本，較2016年，增長9.4%。

數據分析師崗位職責

業務類別:技術

業務方向:數據分析

工作職責:

1.根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；

2.負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測；

3.參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估；

4.整理編寫商業數據分析報告，及時發現和分析其中變化和問題，為業務發展提供決策支持；

5.獨立完成項目需求管理、方案設計、實施管理和項目成果質量的把控；

6.參與編寫項目相關文檔。

教育背景:

學歷：本科其它：

經驗要求:工作經驗：3-5年

任職要求:

1.統計學、數學或計算機、數理統計或數據挖掘專業方向相關專業本科或以上學歷；有扎實的數據統計和數據挖掘專業知識；

2.熟練使用數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟體（SAS、R、Python等的一種或多種），能熟練使用SQL讀取數據；

3.使用過邏輯回歸、神經網路、決策樹、聚類等的一種或多種建模方法；

4.3年以上數據分析工作經驗，徵信從業背景人員優先；

5.具有金融行業項目經驗的相關經驗者優先考慮；

6.主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

能力素養:

良好的分析、歸納和總結能力，善於分析、解決實際問題；主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

2大數據開發工程師

北京大數據開發平均工資：?0?630230/月。

大數據開發工程師/專家崗位指責（引自滴滴出行）：

職位描述：

1、構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；

2、服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量；

3、深入源碼內核改進優化開源項目，解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題，參與到開源社搏咐區建設和代碼貢獻；

崗位要求：

1、計算機或相關專業本科以上學歷（3年以上工作經驗）；

2、精通C/Java/Scala程序基好純開發(至少一種)，熟悉Linux/Unix開發環境；

3、熟悉常用開源分布式系統，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代碼；

4、有大規模分布式系統開發、維護經驗，有故障處理能力，源碼級開發能力；

5、具有良好的溝通協作能力，具有較強的分享精神；

6、對Ku、Kylin、Impala、，github等系統有深入使用和底層研究者加分；

⑹ 大數據好就業嗎

大數據比較好就業。

學大數據是很好找工作的，就業方向比較多，比如大數據開發、大數據分析、系統研發煙可以從事的崗位有大數據開發工程師、大數據分析師、大數據系統研發工程師等。因此，該專業的就業方向多，前景也是十分光明的。

大數據專業的就業前景是非常好的，大數據時代，是專業人才稀缺的時代，作為一個新興技術領域，行業內的「老專家」很少，很多兩三年經驗的工作從業者，就已經可以說是資格很老了，而國內高校的大數據專業畢業生，遠不能滿足市場需求。

大數據的就業方向：

1、信息架構工程師：

信息架構師需要懂得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此頃、業務知識和數據建模等。當然，這也就是信息架構工程師的工作。

2、大數據分析師：

大數據分析師需要對海量的大數據做慧扒物分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的信息提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。大數據分析師不僅要具備數據分析知識，作為高級大數據分析師，還要掌握大數據技術相關知識，如Hadoop、Python等，具備更為綜合的大數據知識體系。

⑺ 大數據專業的就業前景

大數據的就業方向

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計;精簡到兩類指標就是：PV和UV;精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，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開發工程師鏈告

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。

⑻ 大數據技術的就業前景和就業方向

大數據技術是當前非常熱門的技術領域之一，其就業前景非常廣闊。大數據技術可以應用於眾多行業和領域，例如金融、醫療、電子商務、物流、教育等。以下是大數據技術的就業方向：

1、數據分析師：負責通過數據分析提供業務洞察和建議，幫助企業做出決策。

2、數據工程師：負責搭建數據處理系統，包括數據採集、存儲、處理、展示等環節。

3、數據科學家：負責通過機器學習、數據挖掘等演算法技術，從大量數據中挖掘有價值的信息。

4、大數據工程師：大數據工程師負責設計、構建和維護大數據系統，包括數據倉庫、ETL（抽取、轉換和載入）過程以及數據流和數據處理管道。大數據工程師需要精通Hadoop、Spark、Hive、Pig等大數據技術和工具。

5、數據科學家：數據科學家通過分析大數據來發現業務問題和趨勢。他們需要深入了桐鉛解統計學、機器學習和數據挖掘，並使用工具如Python、R、SAS和MATLAB等來處理和分析數據。

6、數據分析師：數據分析師負責收集、處理和分析數據，並將結果用於業務決策。他們需要了解SQL、Excel、Tableau和Power BI等工具。

總之，大數據技術的就業前景非常廣闊，未來還有很多機會。對於那些掌握相關技能的人來說，將來可以期望找到高薪的工作，並且可以在各個行業中發揮作用。

⑼ 大數據技術專業就業前景

大數據技術專業就業前景如下：

大數據的就業方向有：互聯網電商方向；零售金融方向；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。

3、電子政務服務方向。

隨著電子政務服務的不斷加快，無紙化辦公、電子化辦公、一站式服務、一鍵搞定服務等逐步在各大城市應用，尤其是在北京、上海、深圳等一線城市，基本上實現了電子政務服務全覆蓋。群眾辦事只需要一個手機就可以實現原來需要跑很多趟、來回奔波的業務。

作為服務領域之一的大數據技術與應用專業畢業生可以在相坦攔關企業從事電子政務服務對接工作，進行基於電子政務的大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作。