大数据工程师工作单位是哪里呢

⑴ 大数据工程师在IT公司隶属哪个部门 这个部门管理领导职位称呼谢谢

具体的隶属部门，不同的公司有不同的划分。
一般工程师都称某工，例如张姓工程师，称作张工即可。

⑵ 大数据专业就业方向有哪些

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。

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。

大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

这三个方向精通任何方向之一者，均会前(钱)途无量。

就目前来看一般都是大企业对大数据挖掘分析的需求更多，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!

⑶ 学大数据去哪里工作

想学技术可以去相关的培训机构学习。适合学的技术有汽修专业、厨师专业、网络维键纳修、电脑IT技术、会计专业、装修等，有桐银些行业熬的是时稿轮没间，年轻人应该有些理想和追求，做自己的一番事业或家业。

想学技术但不知道去哪里学

可以去学面点师，调酒师，司机，焊工，钳工，设计师等等方面都可以进行学习，最主要的看你自己喜欢什么？因为只有确定自己的喜好，才能够认真去学习相关的技术，因为兴趣是最好的老师。

1学互联网的优势
如今互联网行业飞跃发展，互联网技术日新月异，就当前就业形势来说 IT行业是适合目前社会趋势的，社会也需要大量的 IT技术型人才，各行各业也需要，所以就业广泛。

1、电脑行业需求量大，工作很好找，而且工作环境也不错。

2、电脑行业的工作与社会接触都比较紧密，紧跟潮流，所以见识和思想都会比较开放，也有利于以后自己发展。

3、学习电脑入手比较快，学习难度不是很大。

4、现在有些学校有一些技能加学历的政策 ,不过主要看你自己的选择，上大学虽说听起来好，但是很多大学生都是毕业即失业的，还不如趁早学习门技术，毕业就可以工作，选对了好的行业，以后的发展空也会很大的。可以去学习计算机网络，现在学网络就是不错的选择。

2想学技术不知道去哪
学做技术哪都行，关键是教学实力靠谱！不靠谱的学校学习的技能不能适应市场发展，做的技术不好吃，学了白学，所以需要选择强的学校进行学习！

当然是去品牌大、实力强、设备好。学生多、老师多。不要试学的那种，容易骗人。还有就是一定要到学校实地去比较才决定，最好的。一个学校好坏。看师资看品牌看环境看质量看口碑最重要的是看就业。

⑷ 大数据毕业后去什么岗位就业

如下：

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，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。

大数据人才稀缺，前景广阔。

大数据行业人才稀缺，市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万，而实际上整个行业人才需求超100万，可谓人才缺口巨大。而且，大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据也是这些新兴技术的基础，未来大数据还将成为全行业的基石。

大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业，而大数据作为IT行业的新宠，高薪也是很常见的。目前，大数据行业的平均月薪能够在15K-20K左右，非常优秀的大数据人才月薪30K也是有的，所以说大数据也是个高薪的职业。

⑸ 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。

⑹ 大数据分析工程师的工作该怎么找

不少想学大数据分析，以及正在学大数据分析技术的朋友，想必都对于大数据分析工程师工作好找吗，这个问题十分感兴趣吧!毕竟这游槐是跟我们的工作息息相关的话题。笔者收到大家不少类似的提问留言，昌平计算机学院就具体讲讲，大数据分析工程师工作好找吗，这个话题，解答大家心中的疑问。

1：当下圆拆我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，使得产业发展迎来“黄金期”，携程、滴滴、网络等大型互联网企业也在招聘大数据人才，目前国内有大概有30万左右的数据人才，但是市场的需求量远大于这个数字，大数据分析师在市场是极缺人才。

2：预计2023年，大数据人才需求将有大幅增长，供不应求的局面下，使得大数据分析师招聘的门槛比较低。尽管如此，大数据分析师的薪资待遇也十分可观，目前在一线城市，对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在8000左右，有2年工作经验的月薪可达到橘磨枣15K，上不封顶。

3：综合以上来看，大数据分析师的就业还是比较容易的，只要你通过参加大数据培训，掌握了扎实的大数据分析技能，然后去找一份大数据工作是很轻松的。懂得利用大数据做决策的分析师，在将来，前途是毫无疑问的一片大好。

⑺ 大数据毕业后去什么岗位就业

大数据毕业后可以去就业岗位：数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、大数据运维工程师、大数据开发工程师。

1、数据分析师：指的是码仿不同行业中，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。技能要求需要懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。

⑻ 大数据专业有哪些就业岗位

大数据专业毕业后就业岗位主要有大数据架构师、大数据算法工程师、大数据运营维护工程师、数据分析师/挖掘师等。

前两个工作岗位偏技术，大数据架构师需要熟悉底层架构的，开发平台，数据建模，核心框架开发等，对计算机、数学，尤其是数据的知识要求高；大数据算法工程师对人的要求更高，开发算法，而且还要带团队，对人的学历和能力都有比较高的要求；大数据运营维护工程师，会偏向运营和维护，对人的要求低一些，门槛没有那么高；数据分析师/挖掘师，会偏向业务层面，需要调研需求，挖掘分析数据，包括沟通相应的客户，要求有比较强的与人沟通的能力。

偏技术就是接触技术更多，偏业务就是接触人偏多，可以说根据不同的性格，就可以胜任不同岗位的工作。当然不论在任何工作岗位，都需要很好的沟通表达能力，所以大学期间一定要对自己这方面的能力做提升。

这个领域待遇还是比较不错的，在一二线城市，3年以上，月薪都是能达到1万元以上的， 工作5年也是能达到月薪2-4万/月之间的，能力强薪资会越来越高，顶级的会更高。

⑼ 大数据工程师现在就业都去哪就业

DBA的就业主要是在大、中型企业。以金融、保险等行业尤甚。大型网站或游戏公司也需要专DBA。因为这类行对数据的属要求颇高。DBA的待遇在国外是IT从业者里较高的。即使在国内，DBA的待遇也相对好一些。因为其技术难度大于普通程序员。普通DBA一般是在8000-20000之间(北京、上海等地)。乙方公司待遇要高一些，但工作较辛苦，压力很大。甲方公司待遇稍低，但福利略好，工作一般很轻松。

⑽ 大数据就业方向

大数据主要的三大就业方向：

1. 大数据系统研发类人才；

2. 大数据应用开发类人才；

3. 大数据分析类人才。

大数据十大就业职位：

一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。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。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化（前端展现）工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、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。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测（数据挖掘）分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、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。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。