關於數據的相關工作有哪些

A. 大數據都有哪些就業方向

大數據就業方向一、數據存儲和管理
大數據都是從數據存儲開始。這意味著從大數據框架Hadoop開始。它是由Apache Foundation開發的開源軟體框架，用在計算機集群上分布式存儲非常大的數據集。
顯然，存儲對於大數據所需的大量信息至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些數據集中到某種形成/管理結構中，以產生洞察力。因此，大數據存儲和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平台是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。
大數據就業方向二、數據清理
在企業真正處理大量數據以獲取洞察信息之前，先需要對其進行清理、轉換並將其轉變為可遠程檢索的內容。大數據往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。
在這個時代，數據的清理變得更加必要，因為數據可以來自任何地方：移動網路、物聯網、社交媒體。並不是所有這些數據都容易被「清理」，以產生其見解，因此一個良好的數據清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的數據視為是一種可接受的大數據系統與真正出色的數據系統之間的競爭優勢。

B. 大數據的就業崗位有哪些

大數據崗位高薪清單對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。
1 ETL研發企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。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
2 Hadoop開發隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。
3 可視化工具開發可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。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。
4 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。
5 數據倉庫研究為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
6 OLAP開發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。
7 數據科學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。8 數據預測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。
8 數據預測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。
9 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。
10 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。

C. 大數據有哪些職業方向

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。
大數據就業前景
在就業「錢景」方面，各大互聯網公司都在囤積大數據處理人才，從業人員的薪資待遇也很不錯。以基本的Hadoop開發工程師為例，入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到12K以上，資深的hadoop人才年薪可達到30萬—50萬。
大數據開發工程師
數據倉庫開發、實時計算開發、大數據平台開發一般都會被稱作大數據開發，其實這是3個崗位，各自要求也不盡相同。
大數據開發工程師
數據倉庫開發、實時計算開發、大數據平台開發一般都會被稱作大數據開發，其實這是3個崗位，各自要求也不盡相同。
大數據分析師
基於各種分析手段，利用大數據技術對大數據進行科學分析、挖掘、展現並用於決策支持。
數據挖掘工程師
數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。
演算法工程師
數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
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。

D. 大數據專業有哪些就業崗位

大數據專業畢業後就業崗位主要有大數據架構師、大數據演算法工程師、大數據運營維護工程師、數據分析師/挖掘師等。

前兩個工作崗位偏技術，大數據架構師需要熟悉底層架構的，開發平台，數據建模，核心框架開發等，對計算機、數學，尤其是數據的知識要求高；大數據演算法工程師對人的要求更高，開發演算法，而且還要帶團隊，對人的學歷和能力都有比較高的要求；大數據運營維護工程師，會偏向運營和維護，對人的要求低一些，門檻沒有那麼高；數據分析師/挖掘師，會偏向業務層面，需要調研需求，挖掘分析數據，包括溝通相應的客戶，要求有比較強的與人溝通的能力。

偏技術就是接觸技術更多，偏業務就是接觸人偏多，可以說根據不同的性格，就可以勝任不同崗位的工作。當然不論在任何工作崗位，都需要很好的溝通表達能力，所以大學期間一定要對自己這方面的能力做提升。

這個領域待遇還是比較不錯的，在一二線城市，3年以上，月薪都是能達到1萬元以上的， 工作5年也是能達到月薪2-4萬/月之間的，能力強薪資會越來越高，頂級的會更高。

E. 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。

F. 大數據所從事什麼工作

大數據有各方面的工作，有需要用到高深的技術的，也有簡單的工作，主要你願回意並且有決心從事大數據相答關工作，不管你先前讀什麼專業，一定能找到適合你的切入點，進入大數據行業工作。

大數據相關的工作分為幾大類：大數據研發、大數據開發、大數據分析、大數據運維。

如果你想從事偏技術型的工作，至少要有開發語言作為支撐，比如Java或python，工作的選擇也更寬泛並且都是企業所要求的核心崗位，對以後的發展很有幫助。

G. 學習數據科學的就業方向有哪些

學習數據科學的就業方向有很多，以下這些是比較熱門的職業：

1、數據分析師。數據分析師側重於利用統計學、數學等知識進行數據挖掘，日常的主要工作內容為收集數據、清洗數據、然後做一些分析或可視化處理，對編程語言有一定的要求，如R，Python，Javascript，C/C++，SQL等。

2. 商業分析師。商業分析師和純數據科學家都是使用數據的專家，但工作內容是有比較大差別的。通常，商業分析師要對某專業領域具有深入的了解和深刻的認識，商業敏感度高，擅長於從某一領域的數據中挖掘信息，以此評估過去、現在和未來可能的經營業績。確定最有效的分析模型和途徑，為商業用戶提供和解釋解決方案。

3.數據工程師。作為一個新興的職業類型， 數據工程師更傾向於掌握 「戰術層面」 的具體數據技能，專注於使數據可用並能夠在生產環境中對數據進行處理，如具體的編程語言、操作系統與資料庫等；而數據科學家更傾向於「戰略層面」的數據技能，如數據分析、數據挖掘、統計分析、機器學習等。

想要了解更多關於數據分析師就業方向的信息，可以咨詢一下CDA認證機構。CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

H. 大數據都有哪些就業方向

主要有二個方向：
一是大數據維護、研發、架構工程師方向；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；
二是大數據挖掘、分析方向；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

I. 大數據工程有哪些崗位領域

從崗位來看，由大數據開發、挖掘、演算法、分析、到架構。從級別來看，從工程師、高級工程師，再到架構師，甚至到科學家。而且，契合不同的行業領域，又有專屬於這些行業的崗位衍生，如涉及金融領域的數據分析師等。

大數據的相關工作崗位有很多，有數據分析師、數據挖掘工程師、大數據開發工程師、大數據產品經理、可視化工程師、爬蟲工程師、大數據運營經理、大數據架構師、數據科學家等等，下面就講講其中的幾個崗位。

數據分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數,第二是報表的需求分析，第三是業務專題分析。

數據挖掘工程師：日常工作內容主要有五類。第一是用戶基礎研究,第二是個性化推薦演算法,第三是風控領域應用的模型,第四是產品的知識庫,第五是文本挖掘、文本分析、語義分析、圖像識別。

數據產品經理：日常工作內容：第一是大數據平台的建設，讓獲取數據、使用數據更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提升應收水平;第二是數據需求分析，形成數據產品，對內可以提升效率，控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值的變現。

大數據研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是數據的採集，比如爬蟲、日誌採集等;第二是數據預處理、ETL工作，比如數據清洗、轉換、集成、規約等;第三是大數據應用和可視化的開發。

此外，現在越來越多的行業領域也涉獵大數據,通常來說它們可以被大致分為兩類：大數據工程與大數據分析。而這些領域互相獨立又互相關聯。

而隨著AI(人工智慧)的到來，未來大數據需要依賴於雲計算平台海量的計算能力，同時通過大數據給人工智慧提供內容。所以在未來十年，雲計算，大數據，人工智慧是這個時代對社會影響最深遠的技術，為此我們需要提前做好准備。

關於大數據工程有哪些崗位領域，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

以上是小編為大家分享的關於大數據工程有哪些崗位領域?的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

J. 大數據行業就業方向有哪些大數據技術就業崗位有哪些

方向：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

就業崗位：

1、大數據工程師

大數據工程師的話其實包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。總的來說的話它共有6093個崗位在智聯招聘上招聘，平均工資也在11643元。

2、Hadoop開發工程師

職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。

3、大數據研發工程師

職位描述：

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；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。

4、大數據架構師

大數據架構師的招聘崗位有1446個，從招聘的薪資來看，大數據架構師基本薪資都是15K~60K，大數據架構師的薪資可以說是相當可觀的，在大數據行業里，大數據架構師的酬勞可以說是領先與其他的，所以大數據架構師對於人才的要求也是比較嚴格的。

5、大數據分析師

工作職責: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；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。