『壹』 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位
首先大数据开发工程师有两个方面,一个是工作内容,一个是岗位要求
工作内容:主要是基于Hadoop、Spark等平台上面进行开发,各种开源技术框架平台很多,需要看企业实际的选择是什么,但目前Hadoop、Spark仍然占据广大市场。
岗位要求:精通Java技术知识,熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发。
1、大数据工程师
大数据工程师的话其实包含了很多,比如大数据开发,测试,运维,挖据等等,各个岗位不同薪资水平也不大相同。
2、Hadoop开发工程师
职位描述:参与优化改进新浪集团数据平台基础服务,参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,多维实时查询分析系统的构建优化。
3、大数据研发工程师
职位描述:构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量。
4、大数据架构师
职位描述:这个就是全能的大数据岗位,技术要求是非常全面的,更多的站在架构角度出发。
5、大数据分析师
工作职责:根据公司产品和业务需求,利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析,建设征信分析模型并优化,为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持;负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。
『贰』 大数据专业可以从事哪些工作
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。
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。
『叁』 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。
『肆』 大数据毕业后去什么岗位就业
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,具体岗位如下:
01大数据开发工程师
该工作岗位主要负责企业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。还要根据自己的工作安排高效、高质地完成代码编写,确保符合前端代码规范;梳理整体业务指标,开发可视化报表。
04大数据运维工程师
运维工程神亩告师的基本职责就是是负责企业服务的稳定性,确保企业服务可以24小时不间断地为用户提供服务,负责维护并确保耐友整个服务的高可用性,同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率。
并且在出现问题时需要处理大数据平台的各类异常和故障,确保系统平台的稳定运行。
05大数据挖掘工程师
数据挖掘的工作就是负责从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中有用信息,然后辅助企业做出各种决策,让企业的决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。
『伍』 大数据工作岗位有哪些 就业方向是什么
大数据工作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。大数据的就业前景很好,未来发展十分广阔。
大数据工作1、大数据开发工程师
架构的开发、构建、测试和维护;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和产品开发等。
大数据工作2、数据分析师
收集、处理和执行统计数据分析;应用工具提取、分析、呈现数据,实现数据的业务意义,需要业务理解和工具应用能力。
大数据工作3、数据挖掘工程师
数据建模、机器学习和算法实现;商业智能、用户体验分析、用户流失预测等;除了强大的迹则灶数学和统计能力,对算法代码实现也有很高的要求。
大数据工作4、数据架构师
需求分析、平台选择、技术架构设计、应用设计与开发、测试与部署;先进的算法设计和优化;需要具备数据相关的系统设计和优化、平台级开发和架构设计能力。
大数据工作5、数据库开发
根据客户需求设计、开发和实现数据库系统,通过理想的接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能和效率等。
大数据工作6、数据库管理
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理、故障排除、数据备份、数据恢复等。
大数据工作7、数据科学家
数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率,挖掘数据价值,实现数据到知识的转化。
大数据工作8、数据产品经理
结合数据和业务,做数据产品;平台线提供基础平台和通用数据工具,业务线提供更贴近业务的分析框架和数据应用。
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,姿扮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,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。
大数据开发工作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。
当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的工作机会,所以对于当前大数据相关专业的大学生来说,如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道,应该考虑读一下研究生。