㈠ 大数据就业方向有哪些
大数据时代,很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。日前,在教育部公布的高校新增专业名单中,有32所高校成为第二批成功申请扒吵“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。
“大数据”专业学什么?
方向一:数据挖掘、数据分析&机器学习方向
方向二:大数据运维&云计算方向
方向三:Hadoop大数据开发方向
精通任何方向之一者,均会“前(钱)”途无量。
三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!
“大数据”专业毕业以后干什么?
事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
①目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科,大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识,“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。
②该专业重点培养具有含此历以下三方面素质的人才:
一是理论性谈搜的,主要是对数据科学中模型的理解和运用;
二是实践性的,主要是处理实际数据的能力;
三是应用性的,主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
大数据人才缺口达150万
各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养,缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示,预计到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!
尽管目前有很多大数据工作者只是拥有一个本科学士学位,或者仅接受过简单的训练,但是在互联网时代,每天都有海量的数据信息产生,数据的处理变得越来越复杂,很多大公司已经在寻求拥有更高学历的高手来补充自己的实力
㈡ 学大数据的就业方向有哪些 发展前景怎么样
大数据的就业方向是很多的,比如可视化工具开发、数据安全研究、数据预测分析等等。大数据前景向好,既有机遇高历,也面临挑战,作为技术开发者,在大数据趋势下,紧跟技术趋势,保持旺盛的学习能力,是很有必要的。
可视化工具开发: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。现在数据可视化已经成为一项独立的专业技能和岗位。
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。
数据预测分析: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类似数据推算,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试和预测未来的发展方向。
大数据的发展正在推动科技领域的发展进程,大数据的影响不仅仅体现在互联网领域,还体现在金融、医疗、教育等多个领域。在人工智能研发领域,大数据也起到了非常重要的作用,尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面,大数据正在发挥重要的作用。
大数据已经初戚扰搜步形成了一个较为完整的产业链,包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用,很多企业开李掘始参与到大数据的产业链中,并形成了一定的产业规模,相信随着大数据技术的不断发展,相关产业规模会进一步扩大,未来就业前景非常好。
㈢ 大数据专业学什么就业方向
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。目前,互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等,几乎所有的行业都已经涉足大数据,大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。大数据就业方向(仅供参考)
1. Hadoop大数据开发方向:
市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点
对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等
2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向:
学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
3. 大数据运维&云计算方向:
市场需求中等,更偏向于Linux、云计算学科
对应岗位:大数据运维工程师
当下,大数据的趋势已逐步从概念走向落地,而在IT人跟随大数据浪潮的.转型中,各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势,也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。
㈣ 大数据就业方向
大数据的就业方向有:互联网电商方向;零吵桐售金融方向;电子政务服务方向。
1、互联网电商方向。
作为当前最热门的风口,互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方,也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商,这些技术人才的缺口都比较大。
㈤ 大数据就业方向及前景
大数据就业方向主要有,互联网,物联网,人工智能,金融,体育,在线教育,交通,物流,电商等。
大数据已经从概念走向落地,2019年中低端IT工程师,紧随浪潮加速向大数据转型。企业对大数据人才,争夺直接进入白热化阶段。
因此对于想学IT技术的人而言,建议直接选择学习大数据技术,是符合潮流和就业需求的选择。现在的社会是一个高速发展锋档羡的社会,科技发达银拍,信息流通。人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物蠢御。
行业竞争
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤,无烟煤,肥煤,贫煤等分类。而露天煤矿深山煤矿的挖掘成本又不一样,与此类似大数据并不在大,而在于有用。价值含量,挖掘成本比数量更为重要。
对于很多行业而言,利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。当下大数据方面的就业主要有三大方向,一是数据分析类大数据人才,二是系统研发类大数据人才,三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向。
㈥ 大数据未来四大发展方向
近几年,互联网行业发展风起云涌,“大数据”炙手可热,对处于初始阶段的大数据而言,很多企业都不会错失机会。那么,大数据未来的发展前景和应用策略如何?本文将结合融信教育多年来经验为大家解析:
趋势一数据的资源化
何谓资源化,是指大数据成为企业和 社会 关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。
趋势二:与云计算的深度结合
大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三:科学理论的突破
随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
趋势四:数据科学和数据联盟的成立
未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。
另外,大数据作为一种重要的战略资产,已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门,其深度应用不仅有助于企业经营活动,还有利于推动国民经济发展。它对于推动信息产业创新、大数据存储管理挑战、改变经济 社会 管理面貌等方面也意义重大。
现在,通过数据的力量,用户希望掌握真正的便捷信息,从而让生活更有趣。对于企业来说,如何从海量数据中挖掘出可以有效利用的部分,并且用于品牌营销,才是企业制胜的法宝。
目前来看大数据时代已经产出是新的工作岗位:大数据开发工程师,大数据分析师,新媒体运营师,人工智能开发工程师等,新兴行业岗位。
㈦ 大数据的就业方向 毕业后做什么工作好
大数据的工作范围广,可以选择岗位很多。如:大数据发展工程师,操作工程师、大数据架构师、工程师、BI工程师、数据挖掘工程师、ETL开发工程师、Spark开发工程师等工作。
1、大数据乎迟凳专业应用领域广泛:马云在五年前就说,未来人们的生活离不岁旅开大数据,大数据技术会涉及到各个领域,大数据会成为企业最重要的能源。在这个全面互联网的时代,生活的方方面面,衣食住行都离不开互联网,我们手机用到的任何一款APP软件都是依托于大数据附能的产品。
2、大数据专业跨行转岗进入:数据显示,目前95%的从事大数据的人都是转行过来的,转行就是自学或者培训出来的。很多企业从内部的JAVA、软件测试、C++、UI设计等计算机人才转化成大数据岗位,然后请老师过来给他们做技能培训,或者直接企业出钱让员工自己出去报班学习。
3、政策支撑:在北上广深、杭州、厦门、成都等一线城市,当地人力保障局和社会保障局大力推动大数据人才孵化,给到企业大数据人才补贴政策,鼓励企业在职培训人才。十九大会议也提出了:大力推动企业数字化产业经济转型、重视数据能源发展、重视数据人才培养,真正意义上贯彻落实大数据为企业带来的巨大价值。
1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为:大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等工作;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。所涉及的职业岗位为: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、大数据算法师等工作;
3、大数据运维和云计算方向。对应岗位:大数据运维工程师工作;
三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了8k以上,工作1年月薪可达到1.2w以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公旦慧司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
㈧ 大数据就业方向及前景
大数据的就业前景目前来看是不错的。
大数据目前有以下几个就业方向:
1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为: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。
从近几年招聘情况来看,大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。
㈨ 大数据都有哪些就业方向
大数据是IT行业的新宠,前景好,薪资高,越来越多的人想要转行大数据,开始学习大数据,但是对于转型着来说,面对全新的行业,它的就业前景怎么样呢,学了大数据又能从事哪些工作呢?
大数据行业人才稀缺,市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万,而实际上整个行业人才需求超100万,可谓人才缺口巨大。而且,大数据覆盖各行各业,应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展,而大数据也是这些新兴技术的基础,未来大数据还将成为全行业的基石。
大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业,而大数据作为IT行业的新宠,高薪也是很常见的。目前,大数据行业的平均月薪能够在15K-20K左右,非常优秀的大数据人才月薪30K也是有的,所以说大数据也是个高薪的职业。
对于大数据的就业方向,实际上可以划分为三个大类,一、大数据开发;二、系统研发;三、大数据分析。而对应的基础岗位为:一、大数据开发工程师;二、大数据系统研发工程师;三、大数据分析师。
1、大数据开发工程师
大数据开发工程师,精简到一个词语就是:统计;精简到两类指标就是:PV和UV;精简到一句话就是:统计各种指标的PV和UV。当然,具体的工作,并不是这么的简单,还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。
2、Hadoop开发工程师
信息时代数据的爆发式增长,使得数据的规模越来越大,传统BI(即商务智能)的数据处理成本高涨,加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。
3、信息架构工程师
信息架构师需要懂得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。当然,这也就是信息架构工程师的工作。
4、大数据分析师
大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现,并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持,而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识,作为高级大数据分析师,还要掌握大数据技术相关知识,如Hadoop、Python等,具备更为综合的大数据知识体系。
其实这些岗位还只是大数据行业的一部分,由于目前大数据的利用还在不断探索研究中,未来还将有更多细分领域应用到大数据,也会增加更多的就业机会,所以,让我们继续关注大数据行业,拭目以待吧!
㈩ 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。