A. 大数据就业岗位有哪些 毕业能干什么
大数据就业岗位主要围绕数据价值化来展开，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据安全、数据应用等诸多方面。
从大的岗位划分上来看，当前大数据岗位可以分为开发岗、算法岗（数据分析）、运维岗等，开发岗的任务涉及到两大方面，其一是完成业务实现，其二是完成数据生产，目前很多传统软件开发任务正在逐渐向大数据开发过渡，这也导致当前大数据开发岗的人才需求量更大一些。从事大数据开发岗，还需要重点学习云计算相关的知识，尤其是PaaS。
算法岗与场景也有非常紧密的联系，但是由于算法岗对于从业者的要求比较高，所以要想从事算法岗往往需要较高的学历做支撑。由于算法岗的岗位附加值比较高，所以很多研究生，包括博士研究生都比较热衷于算法岗，这导致算法岗的竞争非常激烈。另外，当前由于人工智能技术的落地应用依然存在一定的瓶颈，所以算法岗目前也有所降温。
大数据运维岗的人才需求量也相对比较大，大数据运维岗的覆盖面也非常广，数据采集、管理、存储、安全、大数据平台搭建等内容都可以归类到大数据运维岗，而且从事运维岗位还需要掌握大量的网络知识和服务器知识。
1、大数据开发工程师
大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。
2、大数据分析师
大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
3、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
4、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从网络迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
B. 数据调研工作室干什么的啊创业项目
1.数据调研工作室干以下的创业项目的。
2.文本挖掘项目；2、网络安全大数据；3、健康状况预测；4、云服务器异常检测；5、大数据岗位招聘。
“大数据”一词对我们来说并不陌生，尤其近些年来随着数字经济的高速发展，大数据已经与我们完美地结合在一起，充斥于生活的点点滴滴：刷脸结算、实时监控、智能快递、精准营销、DNA序列解码、运动健康管理……大数据是一个令人兴奋的话题，它能帮我们探究出意想不到的发展模式和完美的解决方案。
1、文本挖掘项目
文本挖掘的市场需求量很大，练熟这个项目，那你瞬间会为自己拥有数据科学家的优势而洋洋得意。学员必须对给定的文档进行文本分析并将文档可视化。 你必须使用自然语言处理技术来完成此项任务。
2、网络安全大数据
该项目将研究大量数据中的长期和时不变的依赖关系。这个大数据项目的主要目的是通过利用复杂的多元时间序列数据的漏洞披露趋势来对抗现实世界的网络安全问题。
3、健康状况预测
它的目的在于通过海量数据集来预测健康状况。完成这个项目需要创建一个机器学习模型，该模型可以根据用户的健康属性准确地对用户进行分类，从而确定他们是否患有心脏病。
4、云服务器异常检测
在本项目中，将实施一种针对流式大型数据集的异常检测方法。该项目将利用两种核心算法——状态总结算法和新型嵌弧隐半马尔可夫模型(NAHSMM)来检测云服务器中的异常。
5、大数据岗位招聘
招聘对于任何一个公司的人力资源部门来说都是一项具有挑战性的工作。在这里，我们将创建一个大数据项目，该项目可以对线上发布的真实职位中收集的大量数据进行分析。
在数字经济时代，我们的生活正随着大数据、云计算、人工智能的快速发展而发生着越来越深的变革。大数据更被认为是“未来的新石油”，在经济建设和社会生活中发挥的作用日益凸显。
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C. 大数据就业方向
大数据系统研发类人才；
大数据应用开发类人才；
大数据分析类人才。
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测（数据挖掘）分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。
D. 求问从事大数据相关工作的入职门槛是什么
世界正从IT时代走向DT时代，未来是大数据的时代，企业最有价值的资产就是数据，你所拥有的版数据越多你权就越有说话权，因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位，比如数据科学家、数据分析师、数据工程师等，这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。
CDO主要负责利用数据推进企业与社会的对话，挖掘企业海量数据中潜在的价值，并运营和管理好数据，为企业战略、营销和管理决策提供参考，CDO的能力不仅仅是大数据领域的范畴，他需要同时具有IT、市场营销、运营管理等综合素质。
“数据科学家是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大数据中提取出对业务有意义的信息，以简单易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。
数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义，他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。
数据工程师是能运行基本数据模型，充分了解文件系统，分布式计算与大型数据库，他们是能提供可建模数据所需平台的人。
E. 大数据开发工程师工资待遇
6000元到50000元。大数据开发工程师工资待遇在6000元到50000元，其3到5年工作经历的招聘需求最为旺盛，达到百分之40。大数据开发工程师即大数据工程师，是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并对研究结果加以利用、管理、维护和服务的人员。
F. 大数据专业毕业生就业岗位有哪些
说个大概吧
大数据开发工程师：负责公司大数据平专台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工属具平台的架构设计与产品开发等；
数据分析师：进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见；
数据挖掘工程师：商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等；
数据管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等；
数据科学家：清洗，管理和组织（大）数据，利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换；
数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品。
......
G. 大数据的工作前景怎么样
不错
大数据专业就业前景不错，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据...
1。
大数据专业就业方向。
大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
大数据运维和云计算方向：涉及的岗位诸如大数据运维工程师等；
H. 大数据都有哪些就业方向
大数据就业方向一、数据存储和管理
大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。
显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。
大数据就业方向二、数据清理
在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。
在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。
大数据就业方向三、数据挖掘
一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。
数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。