『壹』 大数据专业的就业方向
大数据专业的就业方向有:大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师、数据可视化工程师、数据安全研发人才等方面。具体介绍如下:
5、数据安全研发人才:陵答烂
此类人才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、举宏信息安全项目进行规划、设计和实施,而对于数据安全方面的具体技术的人才就尺漏更需要了,如果数据安全技术,同时又具有较强的管理经验,能有效地确保大数据构设和应用单位的数据安全,那就是抢手的人才。
『贰』 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。
『叁』 大数据毕业后可以从事什么工作
学大数据从事的职业常常分为大数据系统研发人员、大数据应用开发人员和大数据分析人员,常见的职业有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工程师等等。
以下是学大数据可以从事的职业介绍:
1、数据分析师:从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作,依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。
2、数据架构师: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。
3、数据应用师: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。将数据还原到产品中,为产品所用。
4、数据挖掘工程师:从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息,使企业决策智能化、自动化,提高企业工作效率,减少错误决策的可能性。需要具备深厚的统计学基础,需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。
5、数据算法工程师:负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计,制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。需要具备扎实的数据挖掘基础知识,精通机器学习、数学统计常用算法,掌握常见分布式计算框架和技术原理,如Hadoop、MapRece、 Yarn、Storm、Spark等;熟悉Linux操作系统和Shell编程,至少熟练掌握一门编程语言。
『肆』 学大数据的就业方向
学大数据的就业方向有:
大数据就业改信方向分析:
如果学习者具有一定的计算机基础,那么可以选择大数据应用开发方向。
如果学习者的基础比较薄弱,那么可以从数据整理开始学起,数据整理可以通过很多工具来完成。
『伍』 大数据学出来做什么工作
学大数据从事的职业常常分为大数据系统研发人员、大数据应用开发人员和大数据分析人员,常见的职业有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师。
数据分析师从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作,依据数据做出行业研究、评估和预测。作为一名数据分析师,需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。
大数据技术被渗透到社会的方方面面,医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年,从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度,在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。
大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术(虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理)、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。
『陆』 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。
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。
『柒』 大数据专业就业方向
大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。
大数据开发方向:涉及的岗位诸如大数据工程师、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:涉及的岗位诸如大数据分析师、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。
1、提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响,尤其在当前大数据落地应用的初期,很多应用级岗位还没有得到释放,不少技术团队比较注重学生程序设计能力,所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。
2、掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密,未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位,掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率,同时也会拓展自身的技术边界。