1. 大数据科学与大数据技术就业方向
数据科学与大数据技术专业就业前景主要是在IT类企业从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。培养具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合创新的能力, 能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
近年来越来越多的人开始从事大数据方向的工作,大数据将会是未来最有发展前景的行业。数据科学与大数据技术专业就业前景广阔,毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关:工程应用开发、技术管理与咨询等工作。
数据科学与大数据技术专业就业方向:
1、大数据系统架构师:大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
2、大数据系统分析师。
3、hadoop开发工程师:解决大数据存储问题。
4、数据分析师。
2. 学大数据可以从事什么工作
1、数据来规划师
在一个自产品设计之前,为企业各项决策提供关键性数据支撑,实现企业数据价值的最大化,更好地实施差异化竞争,帮助企业在竞争中获得先机。
2、数据工程师
大数据基础设施的设计者、建设者和管理者,他们开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时,他们的架构还可确保系统能够平稳运行。
3、数据架构师
擅长处理散乱数据、各类不相干的数据,精通统计学的方法,能够通过监控系统获得原始数据,在统计学的角度上解释数据。
4、数据分析师
职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题,准确地找到问题产生的原因,为下一步的改进找到关键点。
5、数据应用师
将数据还原到产品中,为产品所用。他们能够用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息,并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。
6、数据科学家
大数据中的领导者,具备多种交叉科学和商业技能,能够将数据和技术转化为企业的商业价值。
3. 学习完大数据可以从事什么方面的工作
大数据是众多学科与抄统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是计算机一类的专业。分布比较广,应用行业较多。
零售业:主要集中在客户营销分析上,通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等,以便商场做好更合理商品、货架摆放,规划市场营销方案、产品推荐手段等。
金融业:在金融行业里头,数据即是生命,其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
医疗业:通过大数据可以辅助分析疫情信息,对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中,可提高诊断准确性和药物有效性等。
制造业:该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析,在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤,并且及时改善产品的制造与组装的流程。
4. 大数据行业就业方向有哪些大数据技术就业岗位有哪些
方向:大数据开发方向,数据挖掘、数据分析和机器学习方向,大数据运维和云计算方向
就业岗位:
1、大数据工程师
大数据工程师的话其实包涵了很多,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。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘,平均工资也在11643元。
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
大数据架构师的招聘岗位有1446个,从招聘的薪资来看,大数据架构师基本薪资都是15K~60K,大数据架构师的薪资可以说是相当可观的,在大数据行业里,大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的,所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。
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。
5. 大数据管理与应用就业方向及前景
• 专业简介
大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景,主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。
• 培养目标
该专业培养知识、能力、素质全面发展,系统掌握经济管理基础理论、大数据分析方法和管理技能,具有创新意识、实践能力和国际视野的经济管理创新人才。
• 知识能力
1.掌握经济管理基础理论和现代信息管理理论;
2.掌握常用的大数据分析方法以及相关前沿理论知识;
3.熟练使用量化分析工具和商业应用软件;
4.具有良好的大数据管理能力和商业伦理道德观;
5.具备批判性思维和可持续学习能力。
考研方向
大数据技术与应用软件工程、大数据分析与应用方向工程硕士FAQ
主要课程
微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。
就业方向和就业前景
该专业毕业生可继续深造,到国内外的著名高校,研究所等继续从事商业分析,数据科学等相关的研究生学习,也可以到企事业单位的,数据分析部门,商业智能部门等从事数据分析师,商业智能分析师,数据科学家,首席数据官等职位。
6. 大数据有关的工作有哪些
1、数据挖掘来工程师
数据建模、机器学自习和算法实现;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
2、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。成都加米谷大数据培训机构,大数据开发,数据分析与挖掘。
3、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
4、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,故障检修问题、数据备份、数据恢复等
5、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、实现从数据到知识的转换
6、数据产品经理
把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用
7. 大数据专业的发展前景怎么样
前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展,已经上升为国际战略的今天,大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才,腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。
大数据的择业岗位有:
1、大数据开发方向; 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;
2、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;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位:大数据运维工程师。
大数据学习内容主要有:
①JavaSE核心技术;
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发;
③Spark相关技术、Scala基本编程;
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习;
⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化等。
想要系统学习,你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能,南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择,建议实地考察对比一下。
祝你学有所成,望采纳。
8. 大数据分析开发毕业后能够做哪些工作
一、数据挖掘师/算法工程师
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。有实际建模经验、机器学习算法的实现,对业务理解、熟悉数据挖掘算法、掌握数据库和精通计算机编程。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,也可以用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。
二、大数据分析师
大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。
三、数据产品经理
数据产品经理必须了解不同的公司,在不同的阶段,需要哪些数据产品,并能够制作出来,这是此职位的核心要求。其次,数据产品经理必须有足够的数据分析能力,如果有了数据分析的思维,再跟公司业务结合就会比较容易。最后,数据产品经理是产品经理的一种,所以要同时具备产品经理的能力:了解用户,需求调研,方案设计,协调技术、测试、设计等。
四、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。
关于大数据分析开发毕业后能够做哪些工作,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
9. 大数据所从事什么工作
大数据有各方面的工作,有需要用到高深的技术的,也有简单的工作,主要你愿回意并且有决心从事大数据相答关工作,不管你先前读什么专业,一定能找到适合你的切入点,进入大数据行业工作。
大数据相关的工作分为几大类:大数据研发、大数据开发、大数据分析、大数据运维。
如果你想从事偏技术型的工作,至少要有开发语言作为支撑,比如Java或python,工作的选择也更宽泛并且都是企业所要求的核心岗位,对以后的发展很有帮助。
10. 大数据行业有哪些工作机会,招聘的岗位技能有哪些
想要学习大数据开发,第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程,而是要了解一下大数据行业前景,了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力,掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题,作为一个过来人,今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。
首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能,下面我们分别来说明:
用人单位对于大数据开发人才的能力要求有
技能要求:
1.精通JAVA开发语言,同时熟悉Python、Scala开发语言者优先;
2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术,具有源码阅读及二次开发工作经验;精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具,有源码开发实战经验者优先;
3.熟练使用SQL,熟悉数据库原理,熟悉至少一种主流关系型数据库;熟悉Linux操作系统,熟练使用常用命令,熟练使用shell脚本;熟悉ETL开发,能熟练至少一种ETL(talend、kettle、ogg等)转化开源工具者优先;
4.具有清晰的系统思维逻辑,对解决行业实际问题有浓厚兴趣,具备良好的沟通协调能力及学习能力。
以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能
那么如何具备这些能力,怎么学习了,对于大多数人来说,目前只有通过参加大数据的学习,才能够系统的掌握以上的大数据技能,从而胜任大数据工程师的工作。