數據專業哪個崗位好

『壹』 現在學習數據分析的話哪個崗位比較好就業

前景應該是非常好的，數據分析師因其專業技能及量化的數據分析為客戶以及所在單位控制決策風險、保證利益最大化而備受各界青睞被視為我國21世紀的黃金職業。《HR管理世界》將項目數據分析師評為七大賺錢行業。《華商報》將項目數據分析師納入了新七十二行。 雖然說前景很好，但是道路還是很坎坷的，正如心理咨詢師 也曾經被評為前景很好的職業，但是考慮到中國國情和中國企業家的特色，所以數據分析要在企業中收到足夠的重視，還有很長一段路

『貳』 大數據哪個專業好

大數據專業是一個非常新的專業，早期有的學校開設了數據科學專業，後來隨著條件逐步成熟，一部分高校開設了大數據專業。
大數據專業的教學內容主要集中在三個方面，一個方面是數學，因為大數據需要用到大量的演算法，所以數學基礎對大數據研發人員來說還是非常重要的。一方面是統計學，大數據的很多內容是統計學的延伸，尤其是大數據分析領域。還有一方面是計算機技術，大數據是物聯網和雲計算發展的必然產物，所以大數據的基礎就是計算機網路技術。
大部分大數據專業的畢業生都在從事大數據平台工程師的崗位，主要任務是搭建企業的大數據平台以及開發一些平台上的具體功能。大數據崗位涉及到演算法分析師、演算法實現工程師、數據分析師、BI工程師（還有很多細分崗位）、數據工程師（採集、整理等）、程序員等。

『叄』 一般的數據分析師工資水平，在哪些行業發展比較好

不管是在企業還是社會，數據都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，數據分析思維已經不只是數據分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過數據分析來幫助自己的工作，甚至連後台的財務、法務、人事等也開始需要通過數據分析來提升效率。可以這么說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和數據打交道，這個時候數據分析已經成為工作的必要條件。
這里給大家舉幾個例子：
現在的產品，由於銷售渠道開始開始網路化，所以基本上每個產品在做客群劃分、競品分析、銷售預測等等工作時都必須基於數據來進行建模並分析。以前那樣只要寫寫產品分析書，畫畫產品原型，做做產品交互的「好日子」已經過去了。這么說吧，越來越多的公司里，如果產品不能拿數據出來支撐自己的工作，是基本上獲取不到什麼資源的支持。
再拿運營來說，更加離不開數據了。大到做一個活動，目標人群如何劃分，不同人群的方案是什麼，預計投入多少產出多少，這些都需要數據支持；小到一個營銷話術，也需要切分不通人群進行對照實驗來決定。可以說，現在不依靠數據分析的運營已經越來越少。
最後再舉一個後台部門的例子。現在的HR在做人力規劃時，從人員結構分析到配置策略分析再到成本分析，無論哪一項都需要使用到數據。除了本公司的人力數據外，還需要業務數據，競對公司數據乃至於整個行業數據。通過大量數據的分析，可以更加精確的制定公司的人力資源戰略。
可見，數據分析思維和業務范圍已經開始遍布各個行業的各個部門和各個職能，不單單是專門的數據分析師需要懂得數據分析，一般的其他崗位都要開始和數據分析打交道，可見數據分析這個行業只會發展得越來越廣泛，從事數據分析行業的工作，是順應和引領潮流的一個明智之選。

『肆』 大數據畢業後去什麼崗位就業

大數據開發工程師：負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計和產品開發。

數據挖掘工程師：商業智能、用戶體驗分析、用戶流失預測等；要求有優秀的數理統計技能，但對演算法代碼實現也有較高要求。

數據架構師：需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署；高級演算法設計與優化；數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。濟南中天軟大數據培訓機構，大數據開發，數據分析與挖掘。

大數據專業就業前景好不好

是相當不錯的，相比於大數據應用開發崗位來說，大數據平台開發崗位不僅薪資待遇更高，職業生命周期也會更長，而且未來也可以獲得更多的發展機會，也會更容易進入雲計算、人工智慧等領域發展。

當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

『伍』 大數據專業畢業生就業崗位有哪些

大數據的擇業方向有大數據開發方向、數據挖掘數據分析和機器學習方向、大數據運維和雲計算方向，主要從事互聯網行業相關工作。

大數據課程難度大，同時有大專本科學歷要求！但工作需求大，畢業以後可以從事的崗位還是比較多的，回報高，待遇在年薪30~50萬之間，如果是互聯網大廠更高。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

工作崗位列舉幾個熱門：

初級大數據離線處理，薪資10000-13000；

Spark開發工程師，薪資14000-16000；

Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；

大數據開發工程師，薪資20000+。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

『陸』 大數據的就業崗位有哪些

大數據崗位高薪清單對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。
1 ETL研發企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL
2 Hadoop開發隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。
3 可視化工具開發可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。
4 信息架構開發大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。
5 數據倉庫研究為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
6 OLAP開發OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。
7 數據科學研究數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。8 數據預測分析營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。
8 數據預測分析營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。
9 企業數據管理企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。
10 數據安全研究數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

『柒』 應屆生想找數據分析的工作 去哪種行業比較好呢

這個得看你想找什麼級別的數據分析師了，當然首先要看你的個人能力。按照當前我國高校的本科專業設立，專門的數據分析師相關專業還未普及，加上本科學的知識沒有那麼精細，一般企業都不看好應屆生可以從事數據分析師這行工作，相比之下會更偏向於社會已有相關工作背景或參與過專業培訓的人士。所以，如果真的決定好從事數據分析師這一行，我覺得還是選擇培訓一下，提高自己的數據分析能力和實操能力，這樣應聘相關崗位才會具備競爭力和應對能力，不要白白浪費掉工作機會。

『捌』 大數據可以從事哪些職位，大數據就業方向有哪些

隨著互聯網技術的不斷發展，越來越多的人了解到大數據、雲計算、資料庫等IT相關熱詞，提到大數據更是人人都道一句前途無限。2016年部分高校同樣開設了大數據課程，

那麼大數據專業到底有哪些就業崗位呢？

說是就業崗位，其實就是探討大數據專業有哪些發展方向！在大數據領域，畢業的畢業生有著非常非常非常廣泛滴就業選擇，也就是說你只要不瞎造、好好學（當然這是大前提，好好學！好好學！好好學！）高薪就是唾手可得。

在矽谷，入門級的數據科學家收入是6位數，嗯，對，是美元為單位；在國內相關入門級人才薪資也都在8K往上，等你再過了兩年有了工作經驗，那不得了，年紀輕輕年薪過30萬。

扯遠了，說正題，大數據專業有哪些就業崗位？

1. 數據工程方向

畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、等各種相關領域的Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的工作，也可以就在IT領域從事計算機應用工作

2. 數據分析方向

缺啊，數據分析師一出手！市場導向全在手，大數據畢業生做數據分析，多理所應當的一件事情！數據分析方向還可以分得更細，數據存儲和管理、數據清理、數據挖掘、數據可視化，大數據很難的你們曉得吧，這些崗位也都是分開招人的，所以說，你就得逮著一個方向使勁兒學，不然你跟不是大數據專業的計算機畢業生之間有啥子區別哦！

3. 大數據運維方向

這個嘛！雲計算和大數據是緊密相連的嗎，一個負責搞出來數據，一個負責計算數據，還是搶手的嘞！運營工程師基本是負責服務的穩定性，維護並確保整個服務的高可用性，同時做優化

這三個只是發展方向，每一個方向還可以衍生出不同的崗位，總而言之，既然選擇了大數據，就好好學，你的努力不會辜負你！2020年了，還不來學大數據！

『玖』 大數據行業有哪些崗位

一、數據分析師/數據科學家

從本質來說數據分析師和數據科學家是相同的，因為他們做同樣的事情——從數據中獲取價值。價值可以有不同的形式：對於數據分析師來說，價值意味著洞察，而對於數據科學家來說，是在洞察之上的產品發展智能。

數據分析師分析數據以獲得洞察，並幫助形成業務決策。而數據科學家更關心的是使用機器學習和 A / B 測試來驅動和改進產品。

數據科學家專注於前瞻，即做出預測，而數據分析師則更多地聚焦在回顧，如分析歷史數據。

二、數據工程師

沒有數據工程師的幫助，數據科學家就無法做出貢獻。為什麼?由於數據工程師構建了引入數據的數據管道!如同煉油廠閑置，是由於沒有原油進入，最終原因是石油管道還沒有建成。

三、業務分析師(各種職能)

傳統的 BA 引導，記錄業務需求並充當業務和技術之間的聯絡人。相反，我們使用業務分析師的頭銜作為總括頭銜來涵蓋所有具有業務性質(非技術性)且需要重要數據技能的分析師角色。

四、BI分析師/工程師/開發人員

我們還擁有傳統的商業智能( BI )分析師和商業智能工程師角色。一般來說，當我們談論 BI 時，我們指的是使用“定義良好的BI基礎設施”在“大公司”環境中進行數據分析和報告，基礎設施指的是各種企業軟體系統( ERP，CRM 等)以及在他們之上進行連接和報告 BI 工具。

關於大數據行業有哪些崗位，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『拾』 數據分析師的職位有哪些

數據產業的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支掌握數據技術、懂管理、有數據應用經驗的數據建設專業隊伍。目前數據相關人才的欠缺嚴重阻礙數據市場發展。

數據分析的相關職位需要的是復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。未來，數據分析將會出現約100萬以上的人才缺口，在各個行業，數據分析中高端人才都會成為炙手可熱的人才，涵蓋了大數據的數據開發工程師、數據分析師、數據架構師、數據後台開發工程師、演算法工程師等多個方向。

人們每時每刻都在產生著數據，而這些數據改變著生活。大數據產業已逐步從概念走向落地，90%企業都在使用大數據，而大數據高端軟體類人才供應遠不能滿足時代的發展。有報告指出，數據分析師已成當下中國互聯網行業需求旺盛的六類人才職位之一，並且未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到 1400 萬。

就目前中國數據人才的市場來看，比較緊缺的數據分析崗位主要為數據專員（統計員）、數據運營、數據分析師、數據分析工程師、數據挖掘工程師、數據策略師（數據產品經理）、演算法工程師等職位崗位。

關於數據分析師崗位的相關問題，建議找一家專業的機構了解一下。例如CDA數據認證中心就不錯。CDA已進行500多期線上線下數據分析及大數據培訓課程，培養學員10萬+人次；已在全國70+城市舉辦15屆CDA數據分析師認證考試，報考考生數萬人。