1. 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
2. 大数据方向具体是干什么呢软件开发又是干什么
软件开发是 做软件的，不懂 你可以看下我么呢网站
3. 大数据技术开发工程师方向
1. Hadoop大数据开发方向
Hadoop是一个开源的大数据分析软件，也是一种编程模式，通过分布式的方式处理大数据的，在仓储数据处理方面功能非常强大，而且数据处理成本低，深受企业的喜爱，如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
2. 数据挖掘、数据分析、机器学习方向
数据挖掘和数据分析是现代企业非常重视的一项工作内容，该职位需要进行数据的搜集、整理、分析，并为行业研究、评估和预测提供依据，该工作的完成，需要借助一定的工具，如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS以及大数据魔镜等，还需要掌握至少一种数据开发和数学建模软件。
3. 大数据运维&云计算方向
“云”是现代比较火的一个词，云计算就是其中一个概念，云计算是计算资源的底层，支撑着上层大数据处理，而大数据的发展趋势是实时交互式查询效率和分析能力，因此，大数据运维和云计算的结合，必然是未来数据处理发展方向。
4. 大数据技术就业方向有哪些
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
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。
5. 大数据技术的发展方向有哪些
1、在大数据采集与预处理方向
这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。
2、在大数据存储与管理方向
这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向，尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。
3、大数据计算模式方向
由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapRece)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。
4、大数据分析与挖掘方向
在数据量迅速膨胀的同时，还要进行深度的数据深度分析和挖掘，并且对自动化分析要求越来越高，越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生，如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapRece开发的数据挖掘算法等。
6. 大数据技术开发工程师方向
大数据开发方向、数据挖清衡掘改正拆、数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向。
大数据开发方向所涉及的职核枣业岗位为：大数据研发工程师、大数据架构师等工作。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、大数据挖掘师等工作。
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。
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