大数据职业有什么

❶ 学大数据会有什么工作

1、大数据开发工程师
负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、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。
3、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。
4、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。
最后，不论是从事大数据开发岗位，还是大数据运维和大数据分析岗位，这些岗位对于从业者的要求也都比较高，尤其要注重动手实践能力的培养，所以大数据专业的学生一方面要尽量丰富自身的知识结构，另一方面还需要注重动手实践能力的培养。

❷ 大数据专业可以从事哪些工作

1. 大数据应用开发工程师。这是大多数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此大数据应用开发岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构。

2. 数据架构师。数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

❸ 学大数据可以从事什么职业

1、数据分析师。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。

2、 数据架构师。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉Hadoop，Hive等系统并有过实战经验。

6、Hadoop运维工程师

你需要具备的技术知识：平台大数据环境的部署维护和技术支持， 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析，应用安全、数据的日常备份和应急恢复。

7、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

Hadoop开发工程师需要具备的技术：基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务，应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则，对hadoop、hive、hbase、Map/Rece相关产品进行预研、开发，Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析， Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率。

8、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。

❹ 学大数据会有什么工作

大数据领域岗位类别大致分为两类：技术类岗位：技术类岗位主要是围绕大数据平台框架进行系统开发应用类岗位：应用类岗位主要专注于用大数据去解决一些业务问题，需要学会如何对数据进行分析和挖掘，如何找到数据中蕴含的业务规律和特征以支撑业务决策。大数据领域四大岗位职责和岗位要求一、大数据分析师岗位职责：1.从数据分析和数据挖掘角度为业务改进和提升提供建议2.构建数据产品，负责各类算法的开发、应用、监控优化，保证数据产告没品的实用性及可衡量性3.开展数据挖掘分析算法、工具研究工作，研发创新方法解决业务问题岗位要求：第一、对行为分析感兴趣，喜欢从数据中发现规律第二、熟悉掌握R、Python等编程语言第三、熟练使用SAS、SPSS等建模工具第四、较强的需求分析、数滑友简据建模以及IT架构设计能力，能够完成单个业务领域的IT架构设计工作，有大中型项目IT架构、IT方案设计方面的成功经验优先二、数据管理专家岗位职责：1.研究大数据及数据管理领域业务发展趋势和商业创新模式，进行大数据及数据管理领域的研究与规划，进行业务创新和业务拓展2.独立或指导团队成员将银行的需求转化为系统可实施业务需求，根据搜集与定义的客户业务目标、业务规则、业务流程，将获得的需求清晰、准确的形成业务需求说明书，并完成与客户的确认过程3.牵头与业务部门对接业务需求，分析业务需求实施方式及实施方案，在业务架构、应用架构、开发中心等团队的支持下，牵头或指导团队成员编写立项材料，推动项目立项工作4.在项目实施阶段，针对业务需求，牵头或指导团队成员配合设计人员、开发人员、测试人员进行系统设计、用例编写、集成测试等工作岗位要求：第一、对数字敏感，逻辑思维强，具有较强的语言表达和人际沟通能力第二、要有数据分析或用户研究的工作经验第三、熟悉SAS、SPSS等至少一种统计分析软件第四、熟悉 SQL，数据挖掘的常用算法第五、 拥有海量数据处理和挖掘经验者优先。三、大数据算法工程师岗位职责：1．深入理解B端业务，准确分析问题，研发适合的算法与策略，不断优化算法效果和性能2．熟悉滤波算法及随机过程，使用不同算法对时序数据分析建模3．学习时序、NLP领域的先进技术并开展相关研发工作岗位要求：第一、熟悉时间序列和机器学习的理论基础，有海量数据挖掘研发经验优先第二、精通数理统计，数据逻辑清晰，沟通能力强，业务理解能力强第三、具有优秀的编程能力，精通Python等常用脚本语言第四、 责任心强信裤有良好的沟通能力和团队合作能力四、数据产品经理岗位职责：1.负责发布系统的数据规划、数据梳理、埋点等工作，提供完整的数据产品能力2.确立指标，搭建评估体系，全面衡量发布相关的情况，发现并归因问题3.数据驱动，通过数据分析和挖掘等手段，辅助各平台策略优化和迭代4.参与数据相关产品的搭建，为产品质量和体验负责岗位要求：第一、有数据体系或数据产品的搭建的经验第二、优秀的逻辑思维，对数据敏感，较好的沟通能力，具备发现并解决问题的能力第三、 自驱力强，性格坚韧，能快速成长

❺ 大数据学出来做什么工作

学大数据从事的职业常常分为大数据系统研发人员、大数据应用开发人员和大数据分析人员，常见的职业有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师。

数据分析师从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。作为一名数据分析师，需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。

应用领域：

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

❻ 学大数据会有什么工作

大数据领域的工作分为两个方向:
一是大数据维护、研发、架构工程师方向的工作;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
二是大数据挖掘、分析方向的工作;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
大数据开发工程师和大数据分析师:大数据开发主要是基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。
企业对员工的工作需求都非常大，大数据分析方向将是未来职业人才岗位缺口最大的工作之一，它将会和软件人才一样，再次掀起一次培训:在大数据分析方向的最高端将会按行业划分，一个牛的大数据分析专家将是某一个或者二个行业的专家
大数据培训的第二个方向
大数据工程师的工作:鉴于现在大数据人才缺口较大，能够做大数据开发培训的机构很少，大数据的学习需要java基础，虽然很多培训机构都要java课程，但是有大数据培训课程的机构还比较少。选择时需要谨慎些。在选择时一定要注意课程是否包含了Hadoop、hive、hbase、spark等大数据技术课程

❼ 学大数据会有什么工作

大数据的岗位可以分为三大类：

大数据系统研发人员、大数据应用开发人才和大数据分析人才；
最普遍同时需求也大的是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师
1、大数据架构工程师：

负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优；负责数据对接和对外服务设计、开发和维护；负责大数据框架和大数据应用的程序设计、开发和维护；负责基于大数据技术对海量数据的自动分析处理和挖掘工作；
2、大数据开发工程师：
基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务；辅助管理Hadoop集群运行，稳定提供平台服务；基于Spark技术的海量数据的处理、分析、统计和挖掘；基于Spark框架的数据仓库的设计、开发和维护
3、大数据运维工程师：
负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用；负责应用产品部署、上线及维护；负责大数据平台资源管理、性能优化和故障处理；深入研究大数据业务相关运维技术，持续优化集群服务架构;参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

❽ 大数据毕业后可以从事什么工作

学大数据从事的职业常常分为大数据系统研发人员、大数据应用开发人员和大数据分析人员，常见的职业有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工亩毁程师等等。
以下是学大数据可以从事的职业介绍：
1、数据分析师：从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。
2、数据架构师：负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
3、数据应用师：用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据并颂分析结论推动企业内部做出调整。将数据还原到产品中，为产品所用。
4、数据挖掘工程师：从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息，使企业决策智能化、自动化，提高企业工作效率，减少错误决策的可能性。需要具备深厚的统计学基础，需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。
5、数据算迅蔽备法工程师：负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。需要具备扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapRece、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟练掌握一门编程语言。

❾ 大数据就业岗位有哪些

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。

2大数据热门专业

1、Hadoop开发 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。

2、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，确保以十分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。

3、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。

4、ETL研发 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。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。