从事hadoop大数据

Ⅰ 在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业

大数据的hadoop和spark都是大数据开发所用到的一种开发软件工具， 合格的大数据开发工程师需要掌握的技能很多，具体岗位（大数据开发，大数据分析，数据产品经理等）要求的重点不同。

Ⅱ 大数据的就业方向

总的来说大数据领域有几大细分 1 数据清洗、收集、爬虫 //偏脚本、爬虫能力 2 数据回分析 //偏业务答，偏SQL，偏分析能力 3 数据开发 //偏平台，偏工程化、后端开发能力 4 数据挖掘 //偏算法，偏挖掘能力 一般来说，数据分析的门槛最低，其次数据开发和爬虫类，门槛最高的是挖掘，当然薪酬也是相对较高的。 从应用开发入手，你可以往两个方向房展： 1 进一步熟悉架构，提升开发能力，往数据架构师转； 2 从应用工程化往挖掘工程师转，需要自己多学算法相关的知识；

Ⅲ 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。

大数据专业能找哪些工作

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。

大数据专业就业方向有哪些

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。

Ⅳ 大数据的Hadoop是做什么的

Hadoop是一个由抄Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。
Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。

Ⅳ 学大数据可以从事什么职业

大数据可以从事大数据开发工程师、Hadoop开发工程师、数据挖掘、信息架构工程师、大数据分析师等等。

大数据的就业方向有哪些

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师：统计；精简到两类指标：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。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、数据挖掘

数尘枝老据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的搭败过程。数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。

4、信息架构工程师

信息架构师需要懂得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，信息架构工程师的工作内容。

5、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派升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。

大数据的就业前景如何

《大数据人才报告》指出，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。

当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师，而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明，高度稀缺的是数据分析人才，其供给指数最低，仅为0.05。并且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

Ⅵ 大数据专业可以从事哪些工作

1、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。
2、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、大数据魔镜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。
3、数据挖掘工程师
做数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，最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。
4、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。