大數據中心哪個行業好

A. 大數據畢業後去什麼崗位就業

大數據的擇業方向有大數據開發方向、數據挖掘數據分析和機器學習方向、大數據運維和雲計算方向，主要從事互聯網行業相關工作。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

工作崗位列舉幾個熱門：

初級大數據離線處理，薪資10000-13000；

Spark開發工程師，薪資14000-16000；

Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；

大數據開發工程師，薪資20000+。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

B. 大數據都有哪些就業方向

大數據領域的就業崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋。

大數據是目前互聯網行業的新興領域，人才需求大，薪資高，學好大數據之後，能夠勝任的崗位也是很多的，比如大數據開發工程師、大數據分析師、大數據運維工程師、Spark工程師、Python爬蟲工程師等等。我有全套大數據視頻課資料+軟體安裝包，自取自學。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

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C. 大數據行業就業三大方向和十大職位介紹

大數據行業就業三大方向和十大職位介紹

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

思數雲計算和大數據服務中心，簡稱思數雲（隸屬於北京思數科技有限公司），是國內專業大數據分析培訓、咨詢機構。中國雲計算大數據處理委員會、與中科院軟體所、清華大學以及Google、Yahoo、騰訊、阿里、移動研究院等大數據技術人員一起合作，在2012年組建了」NewBI-思數雲服務」大數據服務中心。

思數雲從長期實踐總結出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。

從企業方面來說，大數據人才大致可以分為產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智能三大領域。產品分析是指通過演算法來測試新產品的有效性，是一個相對較 新的領域。在安全和風險分析方面，數據科學家們知道需要收集哪些數據、如何進行快速分析，並最終通過分析信息來有效遏制網路入侵或抓住網路罪犯。

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。

D. 大數據在哪些領域有應用前景

1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。

E. 青島超級計算與大數據中心怎麼樣

前景好，薪資待遇高。
1、前景好。青島超級計算與大數據中心的前景很好，這是朝陽行業，在現代大數據時代，特別需要這方面的人才。
2、薪資待遇高。它的薪資高，月薪為基本工資加獎金加餐補加房補能到10000元。

F. 2021大數據技術就業方向及前景 干什麼工作好

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。

大數據發展前景

(1)技術開源免費

主流的大數據技術都是開源的，大數據開發者可以免費獲得。免費的技術和活躍的社區使版本迭代更快。例如Hadoop、Spark、Flink、HBase、Kafka大數據核心技術等。

(2)人才短缺

目前，根據人才市場的相關統計，雖然很多大數據崗位的人才需求很大，但大數據行業的從業人數不足5萬人。

可以預測未來3-5年，大數據人才缺口將繼續擴大至200W以上。因此，大數據就業前景將極為廣闊。

(3)行業高薪

大數據的薪酬高於一般的開發工程師。而且，如果學好大數據技術，將有更多的機會進入大廠。例如阿里巴巴、騰訊等一線互聯網公司仍然需要大量大數據人才。

大數據技術就業方向

1.互聯網電商方向

作為當前最熱門的風口，互聯網電商是互聯網領域應用於實踐最多的地方，也是積累技術資源最豐富、資金最雄厚、人才需求量最大的部分。大數據技術與應用專業畢業生可以從事互聯網電商運營維護、日常管理、消費大數據分析、金融數據風控管理等相關技術工作。目前大到已經上市的頭部電商平台小到社區電商，這些技術人才的缺口都比較大。

2.零售金融方向

零售金融與互聯網電商雖然同屬於消費大范疇領域，但是具體而言，零售電商的范圍要小於互聯網電商，比互聯網電商更需要精準對接消費群體和消費群體的愛好、收入等特徵。大數據技術與應用專業畢業生可以從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融等領域的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。適合在零售金融企業承擔相關技術服務工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。

3.電子政務服務方向

隨著電子政務服務的不斷加快，無紙化辦公、電子化辦公、一站式服務、一鍵搞定服務等逐步在各大城市應用，尤其是在北京、上海、深圳等一線城市，基本上實現了電子政務服務全覆蓋。群眾辦事只需要一個手機就可以實現原來需要跑很多趟、來回奔波的業務。作為服務領域之一的大數據技術與應用專業畢業生可以在相關企業從事電子政務服務對接工作，進行基於電子政務的大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作。

4.其他方向

除了專業對口的工作以外，大數據技術與應用專業還可以憑借所學知識可以選擇自主創業、考取公務員、從事銷售等工作。總的來看，作為新一代信息技術的主流發展方向，大數據技術與應用發展前景十分廣闊，所處行業也是朝陽行業，只要努力學習，把專業知識學扎實，畢業後就不用工作問題。

G. 大數據都有哪些就業方向

大數據是IT行業的新寵，前景好，薪資高，越來越多的人想要轉行大數據，開始學習大數據，但是對於轉型著來說，面對全新的行業，它的就業前景怎麼樣呢，學了大數據又能從事哪些工作呢？

大數據行業人才稀缺，市場需求量大。目前大數據行業人才僅為50萬，而實際上整個行業人才需求超100萬，可謂人才缺口巨大。而且，大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廣泛。大數據在金融、醫療、交通、電商、農業等多個行業都有應用。近年來人工智慧、物聯網也是迅速發展，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的基石。

大數據行業的薪資也是普遍較高的。IT行業本就是薪資較高的行業，而大數據作為IT行業的新寵，高薪也是很常見的。目前，大數據行業的平均月薪能夠在15K-20K左右，非常優秀的大數據人才月薪30K也是有的，所以說大數據也是個高薪的職業。

對於大數據的就業方向，實際上可以劃分為三個大類，一、大數據開發；二、系統研發；三、大數據分析。而對應的基礎崗位為：一、大數據開發工程師；二、大數據系統研發工程師；三、大數據分析師。

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計；精簡到兩類指標就是：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，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、信息架構工程師

信息架構師需要懂得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。當然，這也就是信息架構工程師的工作。

4、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。大數據分析師不僅要具備數據分析知識，作為高級大數據分析師，還要掌握大數據技術相關知識，如Hadoop、Python等，具備更為綜合的大數據知識體系。

其實這些崗位還只是大數據行業的一部分，由於目前大數據的利用還在不斷探索研究中，未來還將有更多細分領域應用到大數據，也會增加更多的就業機會，所以，讓我們繼續關注大數據行業，拭目以待吧！

H. 大數據時代哪種職業最吃香

這個問題根據對於大數據的兩種解釋分成兩個來回答您。

大數據站在數據量大的角度來解讀，吃香的職業有很多：醫療、出行、飲食、美容美妝、甚至主播都是非常不錯的職業；
但是大數據站在大數據開發角度來說那就是針對IT大數據領域的崗位了，分別有大數據運維工程師、大數據開發工程師、大數據挖掘工程師、大數據架構師等。當然這些崗位會根據工作經驗的長短，對技術的核心掌握程度來決定你的薪資、工種等等。
所以如果想站在開發的角度去走，那就需要我們好好對待技術，找個好的老師跟著學習，大數據領域的名師還是有限的，可以多看看。