傳統調研和大數據崗位選哪個

❶ 大數據都有哪些就業方向

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。

❷ 如何理解傳統數據與大數據之間的區別

針對大數據帶給教育的機遇與挑戰，與讀者深入探討和分享大數據與傳統數據的區別，及其行業落地的進展情況。

二、大數據時代潛藏的教育危機

「不得不承認，對於學生，我們知道得太少」——這是卡耐基·梅隆大學（Carnegie Mellon University）教育學院研究介紹中的一句自白，也同樣是美國十大教育類年會中出鏡率最高的核心議題。這種對於學生認識的匱乏，在21世紀之前長達數百甚至上千年的教育史中並沒有產生什麼消極的效應，但卻在信息技術革命後的近十年來成為教育發展的致命痼疾。

「過去，對於學生來說，到學校上學學習知識具有無可辯駁的重要性，而那是因為當時人們能夠接觸知識的渠道太少，離開學校就無法獲取成體系的知識」斯坦福大學教授Arnetha Ball在AERA（美國教育研究會）大會主旨發言中說道，「但是，互聯網的普及將學校的地位從神壇上拉了下來。」Ball的擔心不無道理。根據Kids Count Census Data Online發布的數據，2012年全美在家上學（Home-Schooling）的5-17歲學生已達到197萬人，相對逐年價下降的出生人口，這一人口比重十分可觀。

與此同時，應運而生的則是內容越來越精緻的網上課堂，而創立於2009年並迅速風靡全球的可汗學院（Khan Academy）正是其中的傑出代表。從知名學府的公開課到可汗學院，這種網路學習模式受到熱捧恰恰證明了：人們對於學習的熱情並沒有過去，但是人們已經極端希望與傳統的學院式授課模式告別。一成不變，甚至「目中無人」的傳統集體教學模式在適應越來越多元化、也越來越追求個性化的學生群體時顯得捉襟見肘。

可汗學院模式不但支持學生自主選擇感興趣的內容，還可以快速跳轉到自己適合的難度，從而提高了學習的效率。學習者沒有學習的壓力，時長、時機、場合、回顧遍數都可以由自己控制。

可以想像，如果可汗學院的模式進一步發展，與計算機自適應（CAT）的評估系統相聯系，讓使用者可以通過自我評估實現對學習進度的掌握以及學習資料的精準獲取，那麼它將形成互聯網產品的「閉環」，其優勢與力量將是顛覆性的。

而如果傳統教育的課程模式不革新，課堂形態不脫胎換骨，教師角色與意識不蛻變，那麼學校的存在就只有對現代化學習資源匱乏的學生才有意義；而對於能夠自主獲得更適宜學習資源的學生來說，去學校可能只是為了完成一項社會角色賦予的義務，甚至談不上必要性，也就更談不上愉快的體驗或興趣的驅使了。

大數據的研究可以幫助教育研究者重新審視學生的需求，通過高新的技術以及細致的分析找到怎樣的課程、課堂、教師是能夠吸引學生的。但問題在於，社會發展給予教育研究者的時間窗口並不寬裕，因為有太多人同樣在試圖通過大數據挖掘設法瓜分學生們有限的精力與注意力。而且從某種程度上，他們做得遠比教育研究者更有動力與誠意。

首當其沖的是游戲的設計者——青少年是其主要消費群體。撇開馳名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美國藝電公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等國際巨鱷不談；即使是國內的盛大網路，第九城市，巨人科技，淘米網路等游戲公司，亦都早已組建了專業實力強勁的「用戶體驗」研究團隊。他們會通過眼動跟蹤，心律跟蹤，血壓跟蹤，鍵盤與滑鼠微操作速率等各種微觀行為來研究如何讓玩家在游戲中投入更多的時間，更加願意花真實世界的錢來購買虛擬世界的物品。什麼時候應該安排敵人出現，敵人應當是什麼級別，主人公需要耗費多少精力才能夠將其擊敗，這些變數都得到了嚴格的設計與控制，原因只有一個——大數據告訴游戲創作者，這樣的設計是最能夠吸引玩家持續游戲的。

其次是電影視頻、青春小說等鏈式文化產業。為什麼在網站上看視頻會一個接一個，無法停止，因為它會根據該賬號的歷史瀏覽記錄推算出其喜歡看什麼樣的視頻，喜歡聽什麼類型風格的歌，並投其所好；而暢銷網路小說看似並沒有「營養」，但裡面的遣詞造句、語段字數，故事起伏設定，甚至主人公性格的類型都是有相關研究進行支持——讀者往往並不喜歡結構嚴密、精心設計的劇情——這就是為什麼情節千篇一律的韓劇受人追捧的原因，他們通過收視率的反復研究，挖掘到了觀眾最需要的那些元素，並且屢試不爽。

此外還有許多更強大的研究者，比如電子商務，總能通過數據找到你可能願意購買的商品——他們甚至知道買尿片的父親更願意買啤酒。

這些領域看似與我們教育者並無特別關聯，但是他們與我們最關心的對象——學生卻有著千絲萬縷的聯系。數百年甚至數十年前，學生並不會面對如此多的誘惑，學校在其生活中占據極大比重，對其影響也最為顯著，因此教育者對於學生的控制總是有著充分的自信。但是，當不同的社會機構與產品開始爭奪學生的注意力時，教育者的自信就只能被認為是一種無法認清形勢的傲慢了——因為在這場「學生爭奪戰」中，傳統學校看上去實在缺乏競爭力。

即使教育研究者願意放下身段，通過大數據的幫助來悉心研究學生的需求與個性。但是人才的匱乏也是非常不利的一點因素——相比於商業環境下對研究實效的追逐，教育研究的緩慢與空洞顯得相形見絀。在互聯網企業紛紛拋出「首席數據官」的頭銜，向各種數據科學狂人拋出橄欖枝，並且在風險投資的鼓舞下，動輒以百萬年薪進行延聘時，大數據研究的前沿陣地必然仍是在互聯網行業中最轟轟烈烈地開戰。

分析形勢後的姿態，以及投入的力度與強度，或許是教育領域在進入大數據研究時最先需要充分考慮的兩個先決條件。

三、誰在為大數據歡呼：一場關於「人性」研究的啟蒙

孜孜不倦地觀測、記錄、挖掘海量的數據，有朝一日終會推導出或簡約或繁復的方程，以此得以在自然科學的歷史豐碑上留名——數百年來，這種對數據的崇拜早已成為了物理學家、化學家、生物學家、天文地理學家們的信念。而牛頓，貝葉斯，薛定諤等一代代巨匠的偉業也揭示了數據對於科學發現的無限重要價值。

相形之下，社會科學領域的研究就要慘淡地多——他們同樣看重數據，同樣追求統計與分析的「程序正義」，同樣勤勤懇懇地設計實驗與調研，去尋找成千上萬的被試，同樣像模像樣地去嵌套方程……但是幾乎很少有研究結果能夠得到普遍的承認，不管是社會學、心理學、經濟學、管理學還是教育學。

當然，社會科學領域的研究者們遇到的困難是顯而易見的：「人性」與「物性」是不同的，物質世界比較穩定，容易尋找規律；而由人組成的社會極其善變，難以總結。從數據的角度來說，人的數據不如物的數據那麼可靠：

首先是人不會像物那樣忠實地進行回應：誰知道一個人填寫的問卷有多少是注意力不集中填錯的、語文水平不高理解錯的、還是壓根沒打算講真話？此外，人與人本身的差距也大於物與物的差距：兩個化學組成相同的物質表現出各種性質幾乎是完全一樣的，但即使是兩個基因完全相同的雙胞胎也會因為不同的人生經驗，而表現出大相徑庭的行為特徵。

但這些都還並不關鍵，最最重要的是：人無法被反復研究。人不是牛頓的木塊，不是伽利略的鉛球，不是巴普洛夫的狼狗，人不會配合一次次從斜坡上被滑下來，一次次從比薩塔頂被扔下來，一次次流著口水乾等著送肉來的鈴聲。而我們知道，在「科學」的三個標准中，首當其沖的就是「可重復驗證」。

換句話說，我們可以獲得的關於「人性」的數據不夠大，不夠多，不夠隨時隨地，因此我們無法從數據中窺見人性。2002年諾貝爾經濟學獎授予心理學家丹尼爾?卡尼曼（Daniel Kahneman）時，似乎標示著社會科學領域已經接受了這樣一種事實：人類的行為是無法尋找規律、無法預測、難以進行科學度量的。社會科學開始懷疑用純粹理性的方法是否可以解答關於「人性」的種種現象。與此相映成趣的是2012年的美國大選，奧巴馬的團隊依靠對網路數據的精準篩選捕捉到了大量的「草根」選民，而對於其喜好與需求的分析與把握更是贏得其信任，從而在不被傳統民調與歷史數據規律看好的情況下一舉勝出。這跨越十年的兩個標志性事件讓人們對於「數據揭示人性」可能性的認識經歷了戲劇性的轉變。

如今，迅速普及的互聯網與移動互聯網悄然為記錄人的行為數據提供了最為便利、持久的載體。手機，iPad等貼近人的終端無時不刻不在記錄關於人的點點滴滴思考、決策與行為。最最重要的是，在這些強大的數據收集終端面前，人們沒有掩飾的意圖，人們完整地呈現著自己的各種經歷，人們不厭其煩一遍又一遍重復著他們不願在實驗情境下表現出來的行為，從而創造著海量的數據——傳統數據研究無法做到的事，傳統研究範式苦苦糾結的許多難點，都在大數據到來的那一剎那遁於無形。

大數據的到來，讓所有社會科學領域能夠藉由前沿技術的發展從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個人的數據成為了可能，從而讓研究「人性」成為了可能。而對於教育研究者來說，我們比任何時候都更接近發現真正的學生。

❸ 大數據都有哪些就業方向

大數據專業畢業生未來的崗位選擇空間還是比較大的，有三大類崗位可以選擇，分別是大數據開發崗位、大數據分析崗位和大數據運維崗位，在不同的行業和技術體系結構下，這些崗位也包含很多細分的崗位。
大數據開發崗位是當前人才需求量比較大的崗位之一，不論是本科生還是研究生，當前選擇大數據開發崗位會有相對較大的選擇空間。大數據開發崗位分為平台研發崗位和行業場景開發崗位兩大類，通常大數據平台研發崗位對於從業者的要求相對比較高，屬於研發級崗位，而大數據行業應用場景開發則相對要容易一些。
對於本科生來說，如果未來要從事大數據開發崗位，在工作的初期通常要面臨兩大困難，其一是如何順利融入技術團隊，此時自身的實踐經驗積累就比較重要了，包括自身的程序設計能力和對於大數據平台的熟悉程度，其二是行業背景知識，行業背景知識的缺乏通常是初級開發人員所面臨的最大困難之一。

❹ 大數據的就業怎麼樣

1.人才缺口大

大數據專業畢業以後主要從事大數據分析工作，該崗位目前人才缺口很大，學會大數據分析就等於拿到了入職大企業和高薪資大門的鑰匙。根據統計顯示，僅北京地區1天需求量達到15680個。

2.各行各業需求上漲

像金融，電商，游戲，醫療，未來教育，社交等行業都需要大數據分析人員襪擾，需求量很大。

3.大城市機會多工資高

大數據專業人才的需求主要集中在一線一線城市，在大城市學到的東西更多，同樣薪資水平也高，北京地區的大數據分析平均月工資就達到了20050元。

從人才缺口和需求上漲到高薪就業，都體現出了大數據專業是一個就業前景很好的專業。

大數據專業就業三大方向

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。

大數據專業人才就業薪資

1基礎人才：數據分析師

北京數據分析平均工資：?0?610630/月，取自15526份樣本，較2016年，增長9.4%。

數據分析師崗位職責

業務類別:技術

業務方向:數據分析

工作職責:

1.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；

2.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；

3.參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估；

4.整理編寫商業數據分析報告，及時發現和分析其中變化和問題，為業務發展提供決策支持；

5.獨立完成項目需求管理、方案設計、實施管理和項目成果質量的把控；

6.參與編寫項目相關文檔。

教育背景:

學歷：本科其它：

經驗要求:工作經驗：3-5年

任職要求:

1.統計學、數學或計算機、數理統計或數據挖掘專業方向相關專業本科或以上學歷；有扎實的數據統計和數據挖掘專業知識；

2.熟練使用數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟體（SAS、R、Python等的一種或多種），能熟練使用SQL讀取數據；

3.使用過邏輯回歸、神經網路、決策樹、聚類等的一種或多種建模方法；

4.3年以上數據分析工作經驗，徵信從業背景人員優先；

5.具有金融行業項目經驗的相關經驗者優先考慮；

6.主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

能力素養:

良好的分析、歸納和總結能力，善於分析、解決實際問題；主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

2大數據開發工程師

北京大數據開發平均工資：?0?630230/月。

大數據開發工程師/專家崗位指責（引自滴滴出行）：

職位描述：

1、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；

2、服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量；

3、深入源碼內核改進優化開源項目，解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題，參與到開源社搏咐區建設和代碼貢獻；

崗位要求：

1、計算機或相關專業本科以上學歷（3年以上工作經驗）；

2、精通C/Java/Scala程序基好純開發(至少一種)，熟悉Linux/Unix開發環境；

3、熟悉常用開源分布式系統，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代碼；

4、有大規模分布式系統開發、維護經驗，有故障處理能力，源碼級開發能力；

5、具有良好的溝通協作能力，具有較強的分享精神；

6、對Ku、Kylin、Impala、，github等系統有深入使用和底層研究者加分；

❺ 數據分析師和 大數據工程師 哪個好

2016年，我國大數據產業保持高速發展態勢，各級政府和企業大力推進，技術創新取得明顯突破，大數據應用推進勢頭良好，產業體系初具雛形，支撐能力日益增強。2017年，大數據產業發展迎來「黃金期」，產業集聚將進一步特色化發展，大數據融合應用進程加速，為做大做強數字經濟、帶動傳統產業轉型升級提供新動力。
趨勢一：政策環境持續優化，產業發展將迎來「黃金期」
隨著國家大數據戰略推進實施以及配套政策的貫徹落實，大數據產業發展環境將進一步優化，社會經濟各領域對大數據服務需求將進一步增強，大數據的新技術、新業態、新模式將不斷涌現，產業規模將繼續保持30%以上的高速增長態勢。
趨勢二：大數據產業集聚，將呈現特色化發展
大數據綜合試驗區建設是國家統籌推進大數據產業發展的重要舉措。2016年，國家對大數據產業區域發展進行整體規劃布局，共計批復了8個國家大數據綜合試驗區建設。2017年，隨著8大國家大數據綜合實驗區建設不斷加快，產業發展將推動形成特色領域。圍繞京津冀和珠三角跨區域類綜合試驗區，將更加註重數據要素流通，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，支撐跨區域公共服務、社會治理和產業轉移，促進區域一體化發展。結合地方產業發展和應用特色，大數據產業集聚區和大數據新型工業化產業示範基地建設也將持續推進。
趨勢三：大數據與人工智慧、雲計算、物聯網，等技術的融合創新將更加深入
網路信息技術領域是全球研發投入最集中、創新最活躍、應用最廣泛、輻射帶動作用最大的技術創新領域，是全球技術創新的競爭高地。大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等新一代信息技術是最典型的網路信息技術，創新驅動是其發展的原動力，新興技術間的融合創新更是產業發展的主基調。2017年，大數據的技術發展與物聯網、雲計算、人工智慧等新技術領域的聯系將更加緊密，物聯網的發展將極大提高數據的獲取能力，雲計算與人工智慧將深刻地融入數據分析體系，融合創新將會不斷地涌現和持續深入。
趨勢四：工業大數據對智能製造的，賦能效應將進一步釋放
在《大數據產業發展規劃2016-2020年》中，提出了深化工業大數據創新應用的重點任務和實施工業大數據創新發展工程，加快工業大數據基礎設施建設，推進工業大數據全流程應用，培育數據驅動的製造業新模式。2017年，隨著《國務院關於深化製造業與互聯網融合發展的指導意見》、《大數據產業發展規劃2016-2020年》等政策規劃的落地實施，我國將進一步深化工業雲、大數據等技術在工業領域的集成應用，探索建立工業大數據中心，實施工業大數據應用示範工程，工業大數據對智能製造的賦能效應將進一步釋放。趨勢五：大數據安全和數據跨境流動，將成為國家和社會關注的焦點
數據資源作為信息社會的重要生產要素、無形資產和社會財富，成為一個國家的基礎性戰略資源。近年來，由於數據在網路空間傳播迅速，且當前技術手段和行政手段都無法對其實施有效監管，使得大數據安全問題和數據跨境流動安全風險日益加劇。2016年，國家和地方大力推動大數據安全創新發展。2017年，隨著《中華人民共和國網路安全法》及相關配套細則的正式實施，大數據安全的市場空間將進一步釋放，政府和企業在大數據安全技術、產品和服務創新方面的投入進一步加大；國家大力推進雙邊區域性跨境數據流動合作，建立國家間數據流通保護的協調機制，參與數據跨境流動國際標准和規則制定的積極性將不斷提高。

❻ 大數據有哪些職位和工作機會

下面是比較熱門的幾個大數據崗位：

1、首席數據官（CDO）

首席數據官的工作內容非常多，職責也很復雜，他們負責公司的數據框架搭建、數據管理、數據安全保證、商務智能管理、數據洞察和高級分析。因此，首席數據師必須個人能力出眾，同時還需要具備足夠的領導力和遠見，找准公司發展目標，協調應變管理過程。

2、營銷分析師/客戶關系管理分析師

客戶忠誠度項目、網路分析和物聯網技術積攢了大量的用戶數據，很多先進公司已經在使用相關策略來支持公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些數據進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在Excel和SQL等數據分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數字化營銷能夠到達目標客戶群體。

3、數據工程師

隨著Hadoop和非結構化數據倉庫的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的數據。高水平的工程師需要掌握數據管理技能，熟悉提取轉換載入過程，很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席數據官甚至認為，數據工程師才是大數據相關行業中最重要的職位。

4、商務智能開發工程師

商務智能開發工程師的最基本職能，是管理結構數據從資料庫分配至終端用戶的過程。商務智能（BI）曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智能團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高性能數據，評價公司運營情況。

5、數據可視化

隨著指示板和可視化工具的增多，商務智能「前端」研發工程師需要更熟練掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能夠使用d3.js在網路瀏覽器中製作數據可視化的研發工程師也越來越受到公司歡迎。很多大公司開出的年薪已經超過了7萬5千英鎊，平均日薪500多英鎊。

6、大數據工程師

正如上文提到過的，數據工程師的工作是負責管理公司的數據，包括數據的收集，存儲、處理和分析。大數據工程師需要能夠搭建並維護大型異構數據框架，這些數據通常是在MongoDB等NoSQL資料庫中。很多公司採用Hadoop框架和很多Hadoop次級軟體包，如Hive（數據軟體），Pig（數據流語言）和Spark（多編程模型）。

❼ 大數據和數據分析哪個好

看個人具體情況。
大數據開發和大數據分析兩個行業都還不錯，編程能力弱一些，但是對業務的理解能力還可以的話，其可以選擇數據分析。
個人也比較推薦數據分析行業，在做選擇之前，我們需要了解兩者的不同，然後再結合自身已有的基礎和興趣做決定，不管是做大數據開發還是大數據分析，都帆老是拿掘高薪的技術崗位，最重消轎核要的是自身的能力。

❽ 大數據就業方向及前景找什麼工作好

未來大數據領域的就業前景還是不錯的，大數據蔽告漏的發展不僅會促進大數據領域自身的就業，也會促進與大數據相關領域的就業，比如物聯網、雲計算、人工智慧等領域，這些領域也會受益於大數據的發展制度，從這個角度來看，大數據正在推動整個IT行業的發展。
大數據就業前景怎麼樣
從近兩年大數據方向的工作情況來看，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。
從近幾年招聘情況來看，大數據開發工作崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的工作機會也比較多。
當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，讀研之後在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平台開發工作，在5G通信的推動下，未來雲計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋，這個過程會全面促進大數據平台的發展。
另外，由於人工智慧平台的陸續推出，對於大數據平台也是一種促進。相比於大數據應用開發工作崗位來說，大數據平台開發崗位不僅薪資待遇更高，職業生命周期也會更長，而且未來也可以獲得更多的發展機會，也會更容易進入雲計算、人工智慧等領域發展。
學大數據有哪些工作能做
大數據工作(1)大數據開發工程師工作
開發，建設，測試和維護架構;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。
大數據工作(2)數據分析師工作
收集，處理和執行統計數據分析;運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。
大數據工作(3)數據挖掘工程師工作
數據建模、機器學習和演算法實現;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友橡，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
大數據工作(4)數據架構師工作
需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署;高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。
大數據工作(5)資料庫開發工作
設計宏爛，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。

❾ 大數據就業方向是什麼

目前，互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電版商等等，幾乎所權有的行業都已經涉足大數據，大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。

大數據就業方向

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

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。