大數據讀出來是干什麼的

㈠ 大數據學出來之後是做什麼的呢

大數據學出來來之後的工作如源下:
大數據就業的崗位還是很多的，總結一下主要有7大類：
1、大數據分析師
分為2個方向 偏業務是需要懂一些數據統計、ETL等知識；偏技術就是精通數據建模和演算法
2、大數據挖掘師/演算法工程師
這個崗位要求較強的編程能力，精通數據建模、機器學習還有演算法實現
3、大數據工程師
這里分為Hadoop工程師、Spark工程師、Flink工程師這三大類
4、大數據運維工程師
服務的穩定和不間斷地為用戶提供優化
5、大數據倉庫工程師
負責數據倉庫設計、建模、規范以及研發工作
6、大數據產品經理
這個崗位只要是負責大數據產品的規劃和落地
7、大數據架構師/資深大數據架構師
這個就是全能的大數據崗位，技術要求是非常全面的，更多的站在架構角度出發

㈡ 大數據專業畢業後幹啥

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。
大數據開發相關的崗位很多，比較熱門的包括：
1、大數據開發工程師
主要負責數據模型的ETL開發、數據平台建設；面向業務的數據提取、分析、報表、挖掘等系統設計和開發工作。
崗位要求：
精通常用的數據結構和演算法，理解面向對象設計的基本原則，熟悉常用的設計模式；
掌握Hadoop生態體系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；
2、大數據運維工程師
主要負責數據平台的集群管理，機器優化，集群監控等；對現有集群的優化和性能調優，滿足不斷增長的業務需求等。
崗位要求：
熟悉主流開源數據組件，包括但不限於HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各組件的原理和實現；熟悉分布式原理、分布式系統設計等。
3、大數據架構師
主要負責大數據基礎框架的整體架構設計，結合公司實際業務情況進行技術選型；負責數據存儲和計算平台的整體評估、設計以及核心功能模塊的開發等。
崗位要求：
熟悉常用的數據結構和演算法；具備豐富的開發經驗，了解主流的大數據技術框架組件，包括但不限於Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
4、大數據分析師
大數據分析方向的崗位，則主要以數據分析挖掘為主，通常需要負責常規業務數據分析需求開發，用戶畫像構建，推薦演算法實現等。

㈢ 大數據專業學出來可以幹嘛

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。

㈣ 大數據專業學出來可以幹嘛

大數據專業主要方向：大數據系統架構師，進行大數據平台搭建、系統設計、基礎設施；大數據系統分析師，主要面向實際的行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析及應用；hadoop/Spark開發工程師，解決大數據存儲問題；數據分析師，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。

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；數據挖掘工程師，做數據挖掘主要是從海量數據中發現規律，當然這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、概率論等等；大數據可視化工程師， 根據數據分析、業務功能的要求提供交通大數據(主要為出行活動相關的地理空間數據)可視化方案與成果。

相關信息：

首先大數據技術涉及的范圍比較光，需要統計學、數學、計算機三大支撐性學科，同時拓展到生物、醫學、經濟學等多個領域。對於數據採集、數據分析、數學建模、編程語言等都要有一定程度上的了解。

大數據之所以近些年愈加火熱，主要是對現在的企業有著很大的幫助，例如可以幫助企業准確的定位意向客戶；拿國內主要的電商平台來說，通過用戶瀏覽、搜索、購買等數據，進行數據統計和分析，可以精確地向用戶推薦相關商品。

㈤ 大數據學完出來都是幹啥的，求講解

大數據從就業來說，目前總共分為以下幾個方向，各個方向的技能要求不一樣內，對應的崗容位也有不同：

1、大數據開發方向

大數據開發又分為平台開發和應用開發，平台開發對技術深度的要求很高，應用開發崗更多是基於開源框架來實現具體需求，在企業當中的需求比較普遍。開發崗包括Hadoop開發工程師、Spark開發工程師、資料庫工程師等。

2、數據挖掘、數據分析&機器學習方向

數據分析與挖掘也是大數據發展的重要方向，對應的崗位包括數據科學家、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

這個方向更偏向於Linux雲計算學科，對應崗位主要是大數據運維工程師。

㈥ 大數據技術專科出來都幹啥的

1、大數據開發工程師

主要負責大數據技術開發，如編寫離線處理程序、數據採集、數據ETL等。

2、大數據運維工程師

主要負責公司大數據平台的維護，如管理、監控Hadoop集群、監控運行狀態等。

3、大數據架構師

主要負責公司大數據平台的設想，如技術選擇和技術安裝。

4、大數據分析師

結合行業經驗，負責公司各業務單元的數據分析，如財務分析、生產分析、銷售分析等。

5、大數據演算法工程師

主要負責機器學習相關演算法開發，如推薦系統演算法開發。

6、大數據實時計算開發工程師

主要負責公司實時計算系統開發，如實時風控系統Flink開發，基於Spark Streaming的實時指標分析開發。

7、數據挖掘工程師

主要負責基於大數據平台的數據挖掘、特徵提取、挖掘模型選擇和評價。例如，用戶肖像挖掘類型標簽的開發。

8、BI開發工程師

主要工作是搭建公司的商業智能平台，包括各種數據可視化報告的製作，以及儀表盤大屏生產的ETL開發工程師。負責數據挖掘、數據清理及相關預處理。例如，從文本數據中清除一些非法數據。

㈦ 大數據畢業以後都是干什麼的

大數據畢業以後一般都是從事數據分析一類的工作，所以大多是供職互聯網公司或者娛樂公司！

㈧ 大數據畢業以後都是干什麼的

大數據前景很不錯。一方面國家大力支持大數據行業的發展，已經上升為國際戰略的今天，大數據人才正在擁有更多的發展機會。另一方面許多的領域都是缺乏這方面的人才，騰訊阿里等互聯網大廠都是高薪招聘相關人才。

大數據的擇業崗位有：

1、大數據開發方向; 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;

2、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;

3、大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。

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。

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，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

㈨ 大數據畢業以後都是干什麼的

大數據畢業之後一般都是進入互聯網公司從事數據分析之類的工作，或者也可以看看運營方面的工作！

㈩ 大數據專業畢業生出來可以做什麼工作

1、大數據開發工程師

負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。

2、數據分析師

進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。

3、數據挖掘工程師

商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。

4、資料庫開發

設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。

最後，不論是從事大數據開發崗位，還是大數據運維和大數據分析崗位，這些崗位對於從業者的要求也都比較高，尤其要注重動手實踐能力的培養，所以大數據專業的學生一方面要盡量豐富自身的知識結構，另一方面還需要注重動手實踐能力的培養。