大數據影響職業

『壹』 大數據對各行各業帶來哪些影響

1、醫療
固有的醫復療體系已經支制離破碎，顛覆已如燎原之火，一觸即發。已經有成百上千家創業公司介入這一領域，讓人們可以成為 「自己健康的主人」，以此作為傳統醫療的補充或索性取而代之。
新型人工智慧醫療應當是免費或近乎免費的，且遠遠勝過傳統醫療，以至於人們將果斷放棄傳統醫療，選擇前者。這無疑會令現有的醫療體系分崩離析。
2、金融
金融是另一個即將迎來巨變的億萬美元級產業。
作為中間商的財務顧問和經紀人將在未來十年中日漸式微。基於大數據的人工智慧將使一切商品都變得更物美價廉，運轉速度也更快。
3、保險
保險是與概率和不完全認知打交道的古老行業。然而在 「完全認知」 的新紀元中，很多事物都將不同於昨日。我舉幾個例子。

『貳』 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。

『叄』 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。

『肆』 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。

『伍』 互聯網大數據對我們職業生涯有什麼機遇和挑戰嗎

這個大數據對我們的職業生涯機遇大於挑戰，是非常有指導意義的

『陸』 學大數據可以從事什麼職業

1、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。

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。

從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平台的資料庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉Hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。

6、Hadoop運維工程師

你需要具備的技術知識：平台大數據環境的部署維護和技術支持， 應用故障的處理跟蹤及統計匯總分析，應用安全、數據的日常備份和應急恢復。

7、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。

Hadoop開發工程師需要具備的技術：基於hadoop、hive等構建數據分析平台，進行數據平台架構設計、開發分布式計算業務，應用大數據、數據挖掘、分析建模等技術，對海量數據進行挖掘，發現其潛在的關聯規則，對hadoop、hive、hbase、Map/Rece相關產品進行預研、開發，Hadoop相關技術解決海量數據處理問題、大數據量的分析， Hadoop相關業務腳本的性能優化與提升，不斷提高系統運行效率。

8、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。

『柒』 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。