大數據與工作計劃

⑴ 大數據技術與應用就業方向是什麼

大數據技術與應用的主要就業方向：

1、數據開發工程師：負責數據接入、數據清洗、底層重構，業務主題建模等工作；大數據整體的計算平台開發與應用。

2、數據分析師：在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢，商務智能，出分析報告。

3、數據挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析。

4、科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。

大數據技術與應用都學的內容

1、數據採集：利用網路爬蟲等技術對文本、聲音、圖形圖像、視頻等數據進行抓取，並進行數據的預處理，合理存儲。傳媒大學擁有播音、新聞、電視等專業，本身就是一個大數據。

2、數據分析與挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具對數據進行淺層分析，利用機器學習、數據挖掘、人工智慧等技術進行高端分析與應用。

3、數據可視化：對數據分析與挖掘的結果進行藝術化展現。利用圖形圖像、計算機視覺、動畫技術等手段對數據分析與挖掘的結果進行立體化，層次化的多維度呈現。

⑵ 大數據科學與大數據技術就業方向

數據科學與大數據技術專業就業前景主要是在IT類企業從事大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發等工作。培養具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合創新的能力， 能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。

近年來越來越多的人開始從事大數據方向的工作，大數據將會是未來最有發展前景的行業。數據科學與大數據技術專業就業前景廣闊，畢業生能夠在計算機和互聯網領域以及大數據相關產業從事數據科學研究、大數據相關:工程應用開發、技術管理與咨詢等工作。

數據科學與大數據技術專業就業方向：

1、大數據系統架構師：大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2、大數據系統分析師。

3、hadoop開發工程師：解決大數據存儲問題。

4、數據分析師。

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⑷ 數據科學與大數據技術就業方向

數據科學與大數據技術就業方向：

分析類崗位

分析類工程師。使用統計模型、數據挖掘、機器學習及其他方法，進行數據清洗、數據分析、構建行業數據分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。

演算法工程師。大數據方向，和專業工程師一起從系統應用的角度,利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題；人工智慧方向，根據人工智慧產品需求完成技術方案設計及演算法設計和核心模塊開發，組織解決項目開發過程中的重大技術問題。

研發類崗位

架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優，從數據採集到數據加工，從數據清洗到數據抽取，從數據統計到數據分析，實現大數據全產業線上的應用分析設計。

開發工程師。基於hadoop、spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務，負責機器學習、深度學習領域的開發工作。

運維工程師。負責大數據基礎平台的運維,保障平台的穩定可用，參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

管理類崗位

產品經理。負責大數據平台產品的設計工作，主導數據產品的功能規劃、體驗設計，與研發、數據分析、演算法團隊緊密合作，挖掘數據價值，形成數據產品，包括部分數據可視化的產品設計等。

運營經理。根據業務特點，結合業務發展需求，設立數據監控模型,搭建數據分析架構，理解業務方向和戰略，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議。

⑸ 大數據技術與應用就業方向

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；

大數據分析類人才。

大數據十大就業職位：
一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。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。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數 據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

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。

四、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。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

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。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，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。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測（數據挖掘）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。

九、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，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證 市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、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。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

⑹ 數據科學與大數據技術就業方向

數據科學與大數據技術就業方向如下：

1、大數據系統架構師：大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2、大數據系統分析師：面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

2011年至2014年四年間，我國大數據處於起步階段，每年均增長在20%以上。2015年，大數據市場 規模已達到98.9億元。2016年增速達到45%，超過160億元。預計2020年，我國大數據市場規模將超過 8000億元，有望成世界第一數據資源大國。但數據開放度低、技術薄弱、人才缺失、行業應用不深入等 都是產業發展中亟待解決的問題。

根據領英發布《2016年中國最熱職位人才報告》顯示，有六類熱門職位的人才當前都處於供不應求 狀態，稀缺程度各有不同，其中，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。