大數據專業可報哪些崗位

① 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。」

② 大數據技術與應用就業方向 有哪些崗位

大數據領域可以說是未來發展幾大領域當中比較有前景的領域之一，畢業之後就業的前景也是比較好的，比如說我們現在熟知的阿里巴巴就在從事著大數據領域。

就業方向有兩個去向

（1）行業客戶：對大數據處理有需求的各行業部門，如銀行、商業機構、電信、電商公司等，從事數據採集、管理、分析與挖掘工作

（2）專業公司：專門為行業客戶提供大數據服務的專業化公司，比如管理咨詢公司，信息咨詢公司、還有從事大數據技術和產品研發與服務的高科技公司，如網路、阿里、騰訊等。

具體的崗位有

（1）大數據工程師：從事數據採集與管理工作，需要較強的IT專業能力，這個崗位也有很多別名，如hadoop工程師、javag工程師（大數據）、ETL工程師等，關鍵看其崗位職責和技能需求，別看名字。應屆生月薪平均在10k以上，

（2）大數據分析師：從事數據資源開發與利用，主要工作是數據分析、和數據挖掘，能出圖表、出報告。需要數量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用編程的方式靈活進行數據分析，就更好了，比如python或R. 這個崗位也有別名，比如數據分析師，商務智能分析師。應屆生月薪大約在8k以上。

（3）演算法工程師：從事機器學習，構建人工智慧模型，也稱機器學習工程師，在商業領域，也有稱為商務智能工程師的。該崗位需要很強的數學分析能力和編程能力，是三個崗位中的金領職位，也是月薪最高的職位，應屆生月薪目前在15K以上。

大數據的前景是非常好的

1、有一個體面的學歷

首先我們一定要知道大數據屬於高科技領域，在這方面所要求的起步是非常高的，所以應局畢業生應該盡量有一個較高的學歷，雖然高學歷並不能代表高能力，但這最起碼可以代表一個敲門磚，如果沒有高學歷的話是很難進入這個行業的，因此我建議大家在這方面要多努力一下。

2、有真本領

僅僅有一個體面的學歷是不夠的，想要找到一份好的工作，而且非常有發展的話，需要有一定的真本領，也就是說我們在這個領域方面的專業技術一定要非常強，上面我們所提到的王堅就是在計算機領域非常厲害的一個人，因此我建議大家多注重一下自己專業技能的鍛煉。

3、有推薦人

在畢業之後想要快速的在一家非常好的公司就業的話，我建議最好的方法是有一個推薦人幫助你推薦一下，對於人脈資源比較貧乏的大學生來說，我們可以在實習階段多幫別人做一做事，用以打通我們的人脈關系，這樣在就業的時候會顯得更加容易一些。

③ 大數據都有哪些就業方向

在大數據領域，相關專業的畢業生有著非常廣泛的從業選擇。從國防部、互聯網創業公司到金融機構，從零售金融到互聯網電商，從醫療製造到交通檢測，都需要大數據項目來做創新驅動，對大數據的需求無處不在，其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）；在國內，以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門薪資已經達到了8K以上，工作1年可達到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。相關專業的畢業生可從事的具體崗位如下：
1.數據工程方向
畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。
2.數據分析方向
畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的大數據平台運維、流計算核心技術等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作

④ 大數據專業畢業生就業崗位有哪些

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。
大數據課程難度大，同時有大專本科學歷要求！但工作需求大，畢業以後可以從事的崗位還是比較多的，回報高，待遇在年薪30~50萬之間，如果是互聯網大廠更高。

⑤ 大數據就業崗位有哪些

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。

2大數據熱門專業

1、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。

2、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，確保以十分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。

3、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。

4、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。

⑥ 大數據專業可以從事哪些工作

1. 大數據應用開發工程師。這是大多數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此大數據應用開發崗位有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構。

2. 數據架構師。數據架構師是負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。

⑦ 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。

⑧ 大數據就業崗位有哪些

大數據就業的崗位：ETL研發、Hadoop開發、信息架構開發、數據安全研究。

1、ETL負責將分布的、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。

3、信息架構文件是統籌安排信息的基礎，這些統籌安排主要集中在搭建某個特殊產品、一套產品或單個產品的信息架構。除了信息架構和信息規劃外還有信息設計，它主要就是為支持信息架構和規劃而進行的實際操作活動。

4、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。

⑨ 大數據專業的就業崗位

首先，隨著大數據領域的價值空間不斷拓展，與大數據相關的崗位也在不斷豐富和發展，總體上來說，大數據就業崗位主要圍繞數據價值化來展開，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據分析、數據安全、數據應用等諸多方面。

當前在行業領域對於大數據崗位的劃分正在逐漸細化，不同的行業應用場景往往也需要採用不同的技術，由於場景眾多，所以大數據領域的崗位劃分還是非常細的，比如同樣是大數據開發崗位，不同行業場景所採用的技術就會有所不同。

從大的崗位劃分上來看，當前大數據崗位可以分為開發崗、演算法崗（數據分析）、運維崗等，開發崗的任務涉及到兩大方面，其一是完成業務實現，其二是完成數據生產，目前很多傳統軟體開發任務正在逐漸向大數據開發過渡，這也導致當前大數據開發崗的人才需求量更大一些。從事大數據開發崗，還需要重點學習雲計算相關的知識，尤其是PaaS。

演算法崗與場景也有非常緊密的聯系，但是由於演算法崗對於從業者的要求比較高，所以要想從事演算法崗往往需要較高的學歷做支撐。由於演算法崗的崗位附加值比較高，所以很多研究生，包括博士研究生都比較熱衷於演算法崗，這導致演算法崗的競爭非常激烈。另外，當前由於人工智慧技術的落地應用依然存在一定的瓶頸，所以演算法崗目前也有所降溫。

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大數據運維崗的人才需求量也相對比較大，大數據運維崗的覆蓋面也非常廣，數據採集、管理、存儲、安全、大數據平台搭建等內容都可以歸類到大數據運維崗，而且從事運維崗位還需要掌握大量的網路知識和伺服器知識。

⑩ 大數據就業方向

大數據主要的三大就業方向：

1. 大數據系統研發類人才；

2. 大數據應用開發類人才；

3. 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。