大數據就業崗位

① 大數據的就業崗位有哪些_大數據就業職位

大數據崗位高薪清單對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

1ETL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

2Hadoop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廉價的數據處迅消禪理能力被重新挖掘，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。

3可視化工具開發可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。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。

4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。

5數據倉庫研究為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

6OLAP開發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。

7數據科學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。8數據預測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。

8數據預測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橋旅閾值並預測未來的表現。

9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，將數據畝塵導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

10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。

② 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。

③ 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。

④ 大數據畢業後去什麼崗位就業

大數據畢業後可以去這些地山譽方就業：數據分析師、數據架構師、數據挖掘工程師等等。

數據分析師指的是不同行業中，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。技能要求需要懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂設計。

數據架構師的主要工作內容是確認和評估系統需求給出開發規范搭建系統實現的核心構架並澄清技術細節、掃清主要難點的技術人員。主要著眼於系統的「技術實現"。

需要掌握分布式系統原理、系統設計&編碼能力、思路清晰、存儲方向、計算方向、集群管理方向、虛擬化方向等等。

數據挖掘工程師是數據師的一種。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。

一般數據挖掘工程師的工作，主要通過模型、演算法、預測等手段提供一些通用的解決方案，需要較強的編程能力，能夠通過語言進行模型演算法優化和相關數據產品的開發。

大數據畢業後去什麼崗位就業。大數據畢業後有很多崗位可供大家選擇。

比如大數據開發工程師、大數據架構師、hadoop 研發工程師、資料庫工程師、大數據研發工程師、Java大數據工程師、大敗唯桐察坦數據分析工程師、Java大數據工程師、hadoop運維工程師、spark工程師、數據挖掘工程師等等。

⑤ 大數據就業方向_大數據就業方向及前景分析

目前，互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等等，幾乎所有的行業都已經涉足大數據，大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。

1.Hadoop大數據開發方向

市場需前旦求旺盛，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&雲計賀悔棗算方向

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗禪拆位：大數據運維工程師

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。

⑥ 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。

⑦ 學大數據的就業方向有哪些

大數據的就業方向有大數據開發工程師、大數據系統研發工程師、大數據分析師、信息架構工程師等。由於目前大數據的利用還在不斷探索研究中，未來還將有更多細分領域應用到大數據，也會增加更多的就業機會。

學習大數據的就業方向有哪些

對於大數據的就業方向，實際上可以劃分為三個大類，一、大數據開發；二、系統研發；三、大數據分析。而對應的基礎崗位為：一、大數據開發工程師；二、大數據系統研發工程師；三、大數據分析師。

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

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、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、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。

4、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。

大數據可以干什麼

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無激轎仿法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

如果理解為對大數據的分析應用能做什麼，那麼它能做的事情就太多了，各個行業都會用到，物流、博彩、營銷、客戶管理、醫療、零售、環保等等都有其身影。

通過對客戶進行分類整理，根據客戶的購買習慣、年齡、喜好、地域等區分進行推薦產品，進行個性化的頁面展示。還帆納可以根據以往數據來進行動態營銷。

零售行業，可以根據需求和庫存的情況，適時調整價格。

醫療行業，可以根據眾多病人的明纖特徵，分析原因，量級太小的時候，這些特徵根本不明顯，不會得到重視，只有在大量數據中，才能發現平時注意不到的現象。

公共安全方面，可以根據以往犯罪數據預測發生犯罪事件的地區與概率。

娛樂方面，比如《紙牌屋》的製作公司根據以往的用戶習慣，打造出大受歡迎的電視劇。

當然還有更多方面的應用就不一一列舉了。

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 大數據畢業後去什麼崗位就業

如下：

1、大數據開發工程師

大數據開廳正發工程師，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，至少掌握蘆伏拆一門編程語言。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，而大數據也是這陪棗些新興技術的基礎，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。