1. 大數據就業方向有哪些
大數據時代，很多學校都開設了大數據相關的專業和課程。日前，在教育部公布的高校新增專業名單中，有32所高校成為第二批成功申請扒吵「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。
「大數據」專業學什麼？
方向一：數據挖掘、數據分析&機器學習方向
方向二：大數據運維&雲計算方向
方向三：Hadoop大數據開發方向
精通任何方向之一者，均會「前（錢）」途無量。
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！
「大數據」專業畢業以後干什麼？
事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
①目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。作為交叉型學科，大數據的相關課程涉及數學、統計和計算機等學科知識，「數據科學與大數據技術」專業也強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。
②該專業重點培養具有含此歷以下三方面素質的人才：
一是理論性談搜的，主要是對數據科學中模型的理解和運用；
二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力；
三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。
大數據人才缺口達150萬
各大高校緊鑼密鼓啟動大數據人才培養，緣於大數據時代催生的大量相關人才缺口。
全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細分析報告顯示，預計到2018年，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間，對於懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000！
盡管目前有很多大數據工作者只是擁有一個本科學士學位，或者僅接受過簡單的訓練，但是在互聯網時代，每天都有海量的數據信息產生，數據的處理變得越來越復雜，很多大公司已經在尋求擁有更高學歷的高手來補充自己的實力
2. 大數據方向具體是干什麼呢軟體開發又是干什麼
軟體開發是 做軟體的，不懂 你可以看下我么呢網站
3. 大數據技術開發工程師方向
1. Hadoop大數據開發方向
Hadoop是一個開源的大數據分析軟體，也是一種編程模式，通過分布式的方式處理大數據的，在倉儲數據處理方面功能非常強大，而且數據處理成本低，深受企業的喜愛，如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。
2. 數據挖掘、數據分析、機器學習方向
數據挖掘和數據分析是現代企業非常重視的一項工作內容，該職位需要進行數據的搜集、整理、分析，並為行業研究、評估和預測提供依據，該工作的完成，需要藉助一定的工具，如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS以及大數據魔鏡等，還需要掌握至少一種數據開發和數學建模軟體。
3. 大數據運維&雲計算方向
「雲」是現代比較火的一個詞，雲計算就是其中一個概念，雲計算是計算資源的底層，支撐著上層大數據處理，而大數據的發展趨勢是實時互動式查詢效率和分析能力，因此，大數據運維和雲計算的結合，必然是未來數據處理發展方向。
4. 大數據技術就業方向有哪些
1、Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，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&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科
對應崗位：大數據運維工程師
精通任何方向之一者，均會“前(錢)”途無量。
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. 大數據技術的發展方向有哪些
1、在大數據採集與預處理方向
這方向最常見的問題是數據的多源和多樣性，導致數據的質量存在差異，嚴重影響到數據的可用性。針對這些問題，目前很多公司已經推出了多種數據清洗和質量控制工具(如IBM的Data Stage)。
2、在大數據存儲與管理方向
這方向最常見的挑戰是存儲規模大，存儲管理復雜，需要兼顧結構化、非結構化和半結構化的數據。分布式文件系統和分布式資料庫相關技術的發展正在有效的解決這些方面的問題。在大數據存儲和管理方向，尤其值得我們關注的是大數據索引和查詢技術、實時及流式大數據存儲與處理的發展。
3、大數據計算模式方向
由於大數據處理多樣性的需求，目前出現了多種典型的計算模式，包括大數據查詢分析計算(如Hive)、批處理計算(如Hadoop MapRece)、流式計算(如Storm)、迭代計算(如HaLoop)、圖計算(如Pregel)和內存計算(如Hana)，而這些計算模式的混合計算模式將成為滿足多樣性大數據處理和應用需求的有效手段。
4、大數據分析與挖掘方向
在數據量迅速膨脹的同時，還要進行深度的數據深度分析和挖掘，並且對自動化分析要求越來越高，越來越多的大數據數據分析工具和產品應運而生，如用於大數據挖掘的R Hadoop版、基於MapRece開發的數據挖掘演算法等。
6. 大數據技術開發工程師方向
大數據開發方向、數據挖清衡掘改正拆、數據分析和機器學習方向、大數據運維和雲計算方向。
大數據開發方向所涉及的職核棗業崗位為：大數據研發工程師、大數據架構師等工作。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、大數據挖掘師等工作。
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。
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