從事hadoop大數據

Ⅰ 在大數據學習中Hadoop和Spark哪個更好就業

大數據的hadoop和spark都是大數據開發所用到的一種開發軟體工具， 合格的大數據開發工程師需要掌握的技能很多，具體崗位（大數據開發，大數據分析，數據產品經理等）要求的重點不同。

Ⅱ 大數據的就業方向

總的來說大數據領域有幾大細分 1 數據清洗、收集、爬蟲 //偏腳本、爬蟲能力 2 數據回分析 //偏業務答，偏SQL，偏分析能力 3 數據開發 //偏平台，偏工程化、後端開發能力 4 數據挖掘 //偏演算法，偏挖掘能力 一般來說，數據分析的門檻最低，其次數據開發和爬蟲類，門檻最高的是挖掘，當然薪酬也是相對較高的。 從應用開發入手，你可以往兩個方向房展： 1 進一步熟悉架構，提升開發能力，往數據架構師轉； 2 從應用工程化往挖掘工程師轉，需要自己多學演算法相關的知識；

Ⅲ 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。

Ⅳ 大數據的Hadoop是做什麼的

Hadoop是一個由抄Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構，是用Java語言開發的一個開源分布式計算平台，適合大數據的分布式存儲和計算平台。
Hadoop是目前被廣泛使用的大數據平台，本身就是大數據平台研發人員的工作成果，Hadoop是目前比較常見的大數據支撐性平台。

Ⅳ 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。

Ⅵ 大數據專業可以從事哪些工作

1、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。
2、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。
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，最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。
4、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。