❶ 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。
❷ 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。
❸ 大数据工作岗位有哪些 就业方向是什么
大数据技术的热门工作岗位主要有大数据开发工程师、大数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。这些岗位都凳扒是迟粗洞企业的核心技术岗位,有很大的需求,工资待遇也非常可观,可以说学好了大数据技术,高薪职业任你选择。
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。
3、数据挖掘工程师
做数码枯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。
Hadoop大数据开发方向:市场需求旺盛,是大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点。对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等;
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。对应岗位有数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等;
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。对应岗位有大数据运维工程师等。
❹ 大数据哪些相关的岗位_大数据工作岗位有哪些
大数据的相关的岗位有哪些,今天就来说个大概:
1、大数据开发工程师
开发,建设,测试和维护架构,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肆银成相关工具平台的架构设计与产品开发等
2、裂激宴数据分析师
收集,处理和执行铅缓统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力
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,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、数据架构师
需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力
❺ 大数据专业能找什么工作 有哪些就业方向
大数据专业的学生在选择岗位时大致的有以下几个方向——数据工程方向,数据分析方向, 大数据运维方向等。大数据专业小方向也很多。比如基于计算机、移动互联网、电子信息、等各种相关领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作,也可以在IT领域从事计算机应用工作等。
大数据专业可以找的工作第一个是大数据应用类,第二个是大数据系统类。
大数据专业可以找大数据系统类工作主要偏向于系统研发,比如Hadoop系统、云计算,就属于系统类技术。这就要求熟悉Hadoop大数据平台的核心框架和组件,能够运用Java、R、Python等编程语言基于大数据平台来写代码开发应用,实现产品功能,支撑业务应用。
大数据专业虽然从事的是 开源工作,但是更倾向于乎知“研发。
大数据专业就业核睁方向1.数据挖掘/算法工程师
算法工程师是通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容的专业人士。这项工作有助于企业做出明智的决策,提高工作效率,降低错误率。数据挖掘已成为许多 IT战略的重要组成部分,其大数据专业人员的需求量也很大。
大数据专业就业方向2.数据分析师
数据分析师是指从事行业数据收集、整理、分析、评估和预测的专业人员。他们主要关注从过去和现在的数据级别理解数据。最常见的就是一些岁氏消行业通过一些系列的数据来预测和分析用户的行为、偏好或者目标用户,从而最大限度的发挥数据的商业意义。
大数据专业就业方向3.数据工程师
数据工程师主要从事数据的收集、分析、整理、维护等相关技术工作,重点是清洗数据,方便数据分析师和数据科学家使用,在数据中找到可以实现的关键点推动解决业务问题。
大数据专业就业方向4.数据产品经理
随着数字化运营等概念深入人心,数据产品也进入了人们的视线。数据产品是一种可以利用数据的价值来帮助用户做出更好决策的产品形式,而数据产品经理则使用这些产品来满足特定的数据使用需求。产品经理需要对数据产品的需求管理、设计规划、开发测试、优化更新等全生命周期负责。
大数据专业就业方向5.大数据可视化工程师
大数据可视化是通过图形、图像处理、计算机视觉表达和用户界面对数据进行可视化解释。它涵盖了广泛的技术方法,并且对工程师的能力要求较高。可视化作为数据分析后的可视化呈现,在很多领域都发挥着重要作用,可视化工程师的前途一片光明。
大数据专业就业方向6.数据科学家
数据科学家是一种新型工作,主要是利用科学的方法,利用数据将大量信息数字化再现,对未来做出更可信的预测,即将企业数据和技术转化为企业的商业价值随着数字信息时代的发展,越来越多的实际工作将直接针对数据进行,大数据专业需求不言而喻。
❻ 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。
❼ 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
❽ 大数据有哪些职位和工作机会_大数据可以应聘什么职位
下面是比较热门的几个大数据岗位:
1、首席数据官(CDO)
首席数据官的工作内容非常多,职责也很复杂,他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数明弊袭据洞察和高级分析。因此,首席数据师必须个人能力出众,同时还需要具备足够的领导力和远见,找准公司发展目标,协调应变管理过程。
2、营销分析师/客户关系管理分析师
客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据,很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具卜察方面的专业特长,对客户进行细分,确保数字化营销能够到达目标客户群体。
3、数据工程师
随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行,所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能,熟悉提取转换加载过程,激兄很多公司都急需这样的人才。事实上,很多首席数据官甚至认为,数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。
4、商务智能开发工程师
商务智能开发工程师的最基本职能,是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能(BI)曾经只是商务金融的基础,现在已经独立出来,成为了单独的部门,很多商务智能团队正在搭建自服务指示板,这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据,评价公司运营情况。
5、数据可视化
随着指示板和可视化工具的增多,商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑,平均日薪500多英镑。
6、大数据工程师
正如上文提到过的,数据工程师的工作是负责管理公司的数据,包括数据的收集,存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架,这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包,如Hive(数据软件),Pig(数据流语言)和Spark(多编程模型)。