广州storm大数据招聘

『壹』 大数据行业有哪些工作机会，招聘的岗位技能有哪些

大数据主要有以下职位： 1）数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭专建数据分析框架，属掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，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。

『贰』 应届生应聘大数据工程师,有机会吗

应届生应聘大数据工程师是否有机会?答案当然是有机会，但是你更应该注重基础，像java语法、多线程、集合、jvm、网络、数据结构和算法、linux、数据库、web框架等。毕竟本科生哪怕是研究生，深入了解hadoop、spark、storm等大数据知识的机会不多，大多数大数据公司应该不会拿专业大数据知识来做面试的考量。

而且这些学习知识需要一定的硬件基础，你到了公司接触了项目学起来会很快的，当然学有余力可以研究下。还有除了上面的一些基础，常用数据挖掘算法也得了解下，熟悉数据挖掘的一些流程。说了这么多，基础还是很重要的。

同时，学历是个敲门砖，但是实力也是个敲门砖。

尤其是很多大公司，真的还是拿实力说话，所以，虽然学历非常重要，但是如果你改变不了或者也不想去改变学历，那就拿实力来说话。刚毕业的人，有什么东西能够证明自己呢?应聘技术岗，那你就在技术方面展现自己的专业技能，外加大学这4年来自己的一些比较成功的事情，这都是加分项。

有关应届生应聘大数据工程师对否有机会的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对互联网大数据有着浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于大数据、数据分析师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『叁』 大数据哪里好就业

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。

大数据开发相关的岗位很多，比较热门的包括：
1、大数据开发工程师
主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。
岗位要求：
精通常用的数据结构和算法，理解面向对象设计的基本原则，熟悉常用的设计模式；
掌握Hadoop生态体系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；
2、大数据运维工程师
主要负责数据平台的集群管理，机器优化，集群监控等；对现有集群的优化和性能调优，满足不断增长的业务需求等。
岗位要求：
熟悉主流开源数据组件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各组件的原理和实现；熟悉分布式原理、分布式系统设计等。
3、大数据架构师
主要负责大数据基础框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型；负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。
岗位要求：
熟悉常用的数据结构和算法；具备丰富的开发经验，了解主流的大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
4、大数据分析师
大数据分析方向的岗位，则主要以数据分析挖掘为主，通常需要负责常规业务数据分析需求开发，用户画像构建，推荐算法实现等。
岗位要求：
熟悉数据仓库理论、数据挖掘理论基础，熟悉常用机器学习算法（如逻辑回归、神经网络、决策树、贝叶斯等)；对Hadoop和Spark生态当中的主流技术组件，有相应程度的了解。

对于算法工程师，北京算法工程师平均工资：¥ 30530/月

所以可以去一线城市发展

『肆』 零基础想转行做大数据开发工作，不知道怎么转行

我朋友跟你一样，她还是个女孩子，不知道怎么回事她当时也想做这个行业。后来她去了一个好像叫赛科大数据的机构学习了一段时间。这个行业虽然赚钱，就是太辛苦了。

『伍』 大数据就业容易吗

大数据开发就业的主要方向：
1、大数据开发工程师
大数据开发，主要围绕大数据系统平台来开展工作，要求熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，以及相关的生态圈组件，如Yarn，HBase、Hive、Pig等。另外，还需要掌握分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
2、大数据运维工程师
大数据运维，主要的工作也是围绕大数据系统平台来进行，通常要求熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。
作为运维人员，通常需要了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapRece、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建等方面的能力。
3、大数据架构师
大数据架构，主要是基于实际的大数据需求，来进行整体的系统架构规划，将各方面的需求统一于一个整体的平台下，指导开发工程师们完成应用开发。
作为架构设计师，往往需要掌握面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够将需求转化为实际的技术解决方案。

4.商业智能分析师

需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。月平均薪资：12000元

5、算法工程师
数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。月平均薪资：26150元

6、ETL研发工程师
企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。月平均薪资：20150元。

7、Hadoop开发工程师
随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。月平均薪资：18150元。

8、可视化工具研发工程师
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。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。月平均薪资：21150元。