大数据毕业后可以从事什么工作，学完大数据都可以找哪些工作呢

本文目录一览

1，学完大数据都可以找哪些工作呢
2，大数据未来从事什么岗位
3，大数据都有哪些就业方向
4，大数据毕业以后都是干什么的
5，大数据以后能干什么
6，大数据专业毕业后干啥

1，学完大数据都可以找哪些工作呢

数据分析师 , 数据架构师 ,数据挖掘工程师 , 数据算法工程师等这些都可以，想学习的话好程序员有

学完大数据都可以找哪些工作呢

2，大数据未来从事什么岗位

后台程序和数据分析

1、Hadoop开发工程师2、数据分析师3、数据挖掘工程师4、大数据可视化工程师科多大有相关的课程可以查看。

大数据未来从事什么岗位

3，大数据都有哪些就业方向

主要有二个方向：一是大数据维护、研发、架构工程师方向；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；二是大数据挖掘、分析方向；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

大数据都有哪些就业方向

4，大数据毕业以后都是干什么的

学完大数据可以从事很多工作,比如说:hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位

大数据在最近两年才大力发展，并且在各领域蔓延，因此所产生的人才缺口巨大，而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才，又特别的少；可以搞各种数据分析等工作。大数据学习完的话可以从事的工作还是非常多的，比如数据开发、数据分析、数据可视化等

5，大数据以后能干什么

目前在国内来说，大数据行业大概有以下几种岗位：数据分析师，数据架构师，数据挖据工程师，数据算法工程师，数据产品经理。接下来为大家详细介绍一下各岗位的工作内容。1. 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。2. 数据架构师。数据架构师是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。从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉Hadoop，Hive等系统并有过实战经验。3. 数据挖掘工程师。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，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。成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。4. 数据算法工程师。在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；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。需要具备的知识有：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；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。5. 数据产品经理。数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具；熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程。

6，大数据专业毕业后干啥

大数据专业是近几年开设的新专业，大数据的就业岗位还是很多的，大数据岗位高薪清单对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。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ETL2 Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。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。4 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。5 数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。6 OLAP开发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。7 数据科学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。8 数据预测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。8 数据预测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。9 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。10 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。

大数据行业在这几年来非常火爆，许多高校都开设了大数据专业，很多学生选择报考这个专业。毕业生的就业方向也是比较广泛的，可以根据个人兴趣选择适合自己的工作岗位。大数据专业的毕业生就业方向有：大数据应用开发类、大数据系统研究类、大数据分析类等等。从事的工作岗位有：大数据工程师、大数据分析师等等。

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是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。大数据开发相关的岗位很多，比较热门的包括：1、大数据开发工程师主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。岗位要求：精通常用的数据结构和算法，理解面向对象设计的基本原则，熟悉常用的设计模式；掌握Hadoop生态体系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；2、大数据运维工程师主要负责数据平台的集群管理，机器优化，集群监控等；对现有集群的优化和性能调优，满足不断增长的业务需求等。岗位要求：熟悉主流开源数据组件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各组件的原理和实现；熟悉分布式原理、分布式系统设计等。3、大数据架构师主要负责大数据基础框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型；负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。岗位要求：熟悉常用的数据结构和算法；具备丰富的开发经验，了解主流的大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。4、大数据分析师大数据分析方向的岗位，则主要以数据分析挖掘为主，通常需要负责常规业务数据分析需求开发，用户画像构建，推荐算法实现等。

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