大數據入職後

1. 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；

2. 學大數據以後可以做什麼工作

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、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。

3. 數據挖掘工程師。
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。
成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體之一，參與過完整的數據採集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和演算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-rece等。

4. 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，將業務場景與模型演算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型演算法構建，整合等；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；熟悉大數據生態，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，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規模並行計算的基本原理並具有實現並行計算演算法的基本能力

3. 大數據軟體開發工程師就業後從事哪方面的工作

大數據軟體開來發工程自師就業後從事的工作有：
1、負責某方面或公司大數據平台的開發、建設和維護。
2、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。
3、負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構測試和維護架構等。
大數據軟體開發工程師包括的具體的崗位很多。包括：
1、大數據開發工程師、
2、大數據架構工程師、
3、大數據運維工程師、
4、數據可視化工程師、
5、數據採集工程師、
6、數據挖掘工程師、
7、機器學習工程師、
8、深度學習工程師、
9、演算法工程師等等。

4. 大數據的就業方向 畢業後做什麼工作好

大數據的工作范圍廣，可以選擇崗位很多。如：大數據發展工程師，操作工程師、大數據架構師、工程師、BI工程師、數據挖掘工程師、ETL開發工程師、Spark開發工程師等工作。

大數據專業就業前景怎麼樣

1、大數據乎遲凳專業應用領域廣泛：馬雲在五年前就說，未來人們的生活離不歲旅開大數據，大數據技術會涉及到各個領域，大數據會成為企業最重要的能源。在這個全面互聯網的時代，生活的方方面面，衣食住行都離不開互聯網，我們手機用到的任何一款APP軟體都是依託於大數據附能的產品。

2、大數據專業跨行轉崗進入：數據顯示，目前95%的從事大數據的人都是轉行過來的，轉行就是自學或者培訓出來的。很多企業從內部的JAVA、軟體測試、C++、UI設計等計算機人才轉化成大數據崗位，然後請老師過來給他們做技能培訓，或者直接企業出錢讓員工自己出去報班學習。

3、政策支撐：在北上廣深、杭州、廈門、成都等一線城市，當地人力保障局和社會保障局大力推動大數據人才孵化，給到企業大數據人才補貼政策，鼓勵企業在職培訓人才。十九大會議也提出了：大力推動企業數字化產業經濟轉型、重視數據能源發展、重視數據人才培養，真正意義上貫徹落實大數據為企業帶來的巨大價值。

大數據技術畢業做什麼工作

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、大數據架構師等工作；

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、大數據演算法師等工作；

3、大數據運維和雲計算方向。對應崗位：大數據運維工程師工作；

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旦慧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。

5. 參加大數據培訓出來之後都能做哪些崗位的工作呢

參加大數據培訓來能找什麼樣的自工作？ 大數據 學習大數據可以從事很多工作，比如說：hadoop 研發工程師、大數據研發工程師、大數據分析工程師、資料庫工程師、hadoop運維工程師、大數據運維工程師、java大數據工程師、spark工程師等等都是我們可以...

6. 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位

大數據開發工程師可以從事以下崗位：

1. 大數據工程師：負責搭建大數據平台、開發和優化數據處理系統和數據倉庫。

2. 數據架構師：負責設計和管理企業的數據架構，確保數據在系統中的完整性和一致性。

3. 數據倉庫架構師：負橋頃李責設計和開乎源發數據倉庫，使商業智能系統從中獲取可靠數據以支持業務決策。

4. 數據科學家：利用數據分析和統計技術幫助企業敏遲發現數據中的重要信息，提供商業洞察。

5. 機器學習工程師：建立機器學習系統以自動化數據分析和預測，提供高效率和精度。

6. 數據分析師：負責分析和解釋數據，評估業務決策並提供指導建議。

7. 數據治理專員：開發和執行數據治理策略，確保數據質量和信息安全。

8. 數據質量工程師：負責創建和執行數據質量檢查和驗證規則，保證數據准確性和完整性。

9. 數據基礎架構工程師：管理和優化企業數據基礎設施的表現和可靠性，以支持各種業務用例。

10. 大數據系統管理員：監測和維護大數據平台性能，並對系統中的錯誤進行排除，確保系統滿足業務需求。

7. 大數據就業一般工資多少收入高不高

大數據就業工資過萬是很正常的事情，在IT行業，工資水平普遍很高，大數據位列其中，也不例外。尤其在北京這種一線城市，大數據的工資水平更高不說，發展空間也更大，崗位機會也更多，是大數據專業人才不錯的就業地點。
大數據的就業前景怎麼樣
大數據相關崗位的就業前景總體來說還是不錯的，只是大數據不像java那樣，對剛入職的員工技能要求可能不是很高，大數據招聘一般要求應聘者擁有比較多的技能且掌握熟練，可以理解為大數據應聘的入職門檻比較高。
除此之外，大數據這幾年稀缺的是高級人才，如果你能在大數據這個行業從業多年並不斷學習精進的話，未來的發展前景是非常光明的。當然，這些都是後話了，現階段還是學好初級階段的大數據知識才是最實在的。
大數據工資水平隨著工作年限的增長也逐年增長。據統計，上一年大數據人才的年薪漲幅達到了19%，這個數據還是比較可觀的。基本上，工作個2-3年，工資水平能夠達到13-15K，工作3-5年能夠達到15-20K，如果是有著5年以上的工作年限，工資水平可以達到20-30K。可以說，起薪高，漲幅也不小。
大數據專業工資高嗎
大數據崗位有很多種，比較常見的有大數據開發工程師、大數據演算法工程師、大數據分析工程師等。其中開發工程師的工資最高，在2W左右;演算法工程師的工資在1.5W到2W;分析工程師的工資在1W到1.5W。
IT技術領域薪資一直是普遍偏高的，而IT技術中，大數據的薪資也是一直高居不下的。大數據平均月薪30.1k，達到IT行業攔橘高平均月薪榜首。
拿北京市的薪酬舉例來說，北京數據挖掘簡尺工程師工資中位數為：￥15166元/月，最低工資8K-10K，最高工資30-50K;北京數據工程師工資中位數：￥13156元/月，最高工資20K-30K;北京數據架構師工資中位數：￥23700元/月，最低工資10K-15K，最高工資無法確定。
大數據不僅起薪高，漲幅也不小，去年大數據人才年薪資漲幅達19%，排名薪資漲幅第一位伍漏。
雖然大數據行業薪資待遇如此良好，但行業內的優秀人才卻十分稀少，據悉，未來大數據行業人才需求量將達180萬，然而目前市場的人才量僅為50萬，有著如此巨大的人才缺口，就業前景十分好。

8. 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。

9. 大數據分析師工資待遇大數據分析師工資

工資12K。
大數據分析師稅前月薪12K，入職後購買五瞎歷正險一金，年假，交通補貼，年終獎，朝九晚五，周末雙休，節假日正常放假，不加班，晉升空間大，節日補貼。
大數據分析師是指基於各種分析手段對大數據磨悔進行科學分析、挖掘、展現並用於決策支持的過程，爛哪從事此項職業的從業人員稱呼。