大數據找什麼工作最好

⑴ 大數據專業有哪些就業崗位

大數據專業畢業後就業崗位主要有大數據架構師、大數據演算法工程師、大數據運營維護工程師、數據分析師/挖掘師等。

前兩個工作崗位偏技術，大數據架構師需要熟悉底層架構的，開發平台，數據建模，核心框架開發等，對計算機、數學，尤其是數據的知識要求高；大數據演算法工程師對人的要求更高，開發演算法，而且還要帶團隊，對人的學歷和能力都有比較高的要求；大數據運營維護工程師，會偏向運營和維護，對人的要求低一些，門檻沒有那麼高；數據分析師/挖掘師，會偏向業務層面，需要調研需求，挖掘分析數據，包括溝通相應的客戶，要求有比較強的與人溝通的能力。

偏技術就是接觸技術更多，偏業務就是接觸人偏多，可以說根據不同的性格，就可以勝任不同崗位的工作。當然不論在任何工作崗位，都需要很好的溝通表達能力，所以大學期間一定要對自己這方面的能力做提升。

這個領域待遇還是比較不錯的，在一二線城市，3年以上，月薪都是能達到1萬元以上的， 工作5年也是能達到月薪2-4萬/月之間的，能力強薪資會越來越高，頂級的會更高。

⑵ 大數據畢業後去什麼崗位就業

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。

⑶ 大數據專業可以從事哪些工作

1. 大數據應用開發工程師。這是大多數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此大數據應用開發崗位有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構。

2. 數據架構師。數據架構師是負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。

⑷ 2021大數據技術就業方向及前景 干什麼工作好

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。

大數據發展前景

(1)技術開源免費

主流的大數據技術都是開源的，大數據開發者可以免費獲得。免費的技術和活躍的社區使版本迭代更快。例如Hadoop、Spark、Flink、HBase、Kafka大數據核心技術等。

(2)人才短缺

目前，根據人才市場的相關統計，雖然很多大數據崗位的人才需求很大，但大數據行業的從業人數不足5萬人。

可以預測未來3-5年，大數據人才缺口將繼續擴大至200W以上。因此，大數據就業前景將極為廣闊。

(3)行業高薪

大數據的薪酬高於一般的開發工程師。而且，如果學好大數據技術，將有更多的機會進入大廠。例如阿里巴巴、騰訊等一線互聯網公司仍然需要大量大數據人才。

大數據技術就業方向

1.互聯網電商方向

作為當前最熱門的風口，互聯網電商是互聯網領域應用於實踐最多的地方，也是積累技術資源最豐富、資金最雄厚、人才需求量最大的部分。大數據技術與應用專業畢業生可以從事互聯網電商運營維護、日常管理、消費大數據分析、金融數據風控管理等相關技術工作。目前大到已經上市的頭部電商平台小到社區電商，這些技術人才的缺口都比較大。

2.零售金融方向

零售金融與互聯網電商雖然同屬於消費大范疇領域，但是具體而言，零售電商的范圍要小於互聯網電商，比互聯網電商更需要精準對接消費群體和消費群體的愛好、收入等特徵。大數據技術與應用專業畢業生可以從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融等領域的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。適合在零售金融企業承擔相關技術服務工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。

3.電子政務服務方向

隨著電子政務服務的不斷加快，無紙化辦公、電子化辦公、一站式服務、一鍵搞定服務等逐步在各大城市應用，尤其是在北京、上海、深圳等一線城市，基本上實現了電子政務服務全覆蓋。群眾辦事只需要一個手機就可以實現原來需要跑很多趟、來回奔波的業務。作為服務領域之一的大數據技術與應用專業畢業生可以在相關企業從事電子政務服務對接工作，進行基於電子政務的大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作。

4.其他方向

除了專業對口的工作以外，大數據技術與應用專業還可以憑借所學知識可以選擇自主創業、考取公務員、從事銷售等工作。總的來看，作為新一代信息技術的主流發展方向，大數據技術與應用發展前景十分廣闊，所處行業也是朝陽行業，只要努力學習，把專業知識學扎實，畢業後就不用工作問題。

⑸ 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與產品開發等，具體來看一下！

大數據畢業後就業方向有哪些

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。

大數據專業就業前景

數據科學與大數據技術，簡稱大數據專業。
是2016年以來國內新開的專業學科之一，這幾年「大數據」成為發展最快的專業。大數據專業是一門實踐性很強的新興交叉學科，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次研究、應用需求的高級人才。
大數據專業畢業生可以勝任大數據技術開發與應用，大數據運維和雲計算等工作，在未來發展前景很好的，可以去大型互聯網公司就業，做前、後端開發、數據分析師、機器學習演算法工程師，App開發、智能游戲設計與開發、數據科學家等。

⑹ 大數據畢業出來能找什麼樣的工作

1、首席數據官（CDO）

首席數據官的作業內容十分多，責任也很雜亂，他們擔任公司的數據結構建立、數據辦理、數據安全保證、商務智能辦理、數據洞悉和高檔剖析。因而，首席數據師有必要個人能力拔尖，一起還需求具有滿足的領導力和遠見，找准公司開展方針，和諧應變辦理進程。

2、營銷剖析師/客戶關系辦理剖析師

客戶忠誠度項目、網路剖析和物聯網技能積攢了許多的用戶數據，許多先進公司現已在運用相關戰略來支撐公司的開展計劃。

尤其是商場部分可以運用這些數據進行更有針對性的營銷。營銷剖析師可以發揮他們在Excel和SQL等數據剖析東西方面的專業特長，對客戶進行細分，保證數字化營銷可以抵達方針客戶集體。

3、數據工程師

跟著Hadoop和非結構化數據倉庫的盛行，一切剖析功用的榜首要務就是要得到正確的數據。商務智能和數據科學都要求有潔凈的、有序的且可用的數據結構，而這通常是經過SQL效勞器、甲骨文（Oracle）和SAP公司資料庫來完成的。

高水平的工程師需求把握數據辦理技能，了解提取轉化載入進程，許多公司都急需這樣的人才。事實上，許多首席數據官乃至以為，數據工程師才是大數據相關職業中最重要的職位。

4、商務智能開發工程師

商務智能開發工程師的最基本職能，是辦理結構數據從資料庫分配至終端用戶的進程。商務智能（BI）從前僅僅商務金融的根底，現在現已獨立出來，成為了獨自的部分，許多商務智能團隊正在建立自效勞指示板，這樣運營司理就能快速且有效地獲取高性能數據，點評公司運營狀況。

5、數據科學家

優異的數據科學家可以運用先進的剖析原理和Python，R或Spark等數據編程東西來辨認並處理高度雜亂的事務問題。剖析將在決議計劃中發揮核心作用，供給智力支撐，以保證公司可以在日益雜亂的商業環境中取得成功。

⑺ 大數據畢業後可以從事什麼工作

學大數據從事的職業常常分為大數據系統研發人員、大數據應用開發人員和大數據分析人員，常見的職業有數據分析師、數據架構師、數據挖掘工程師、數據演算法工程師等等。
以下是學大數據可以從事的職業介紹：
1、數據分析師：從事行業數據搜集、整理、分析方面的工作，依據數據做出行業研究、評估和預測。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析工具以及數據分析的營銷思維。
2、數據架構師：負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。
3、數據應用師：用常人能理解的語言表述出數據所蘊含的信息，並根據數據分析結論推動企業內部做出調整。將數據還原到產品中，為產品所用。
4、數據挖掘工程師：從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中的信息，使企業決策智能化、自動化，提高企業工作效率，減少錯誤決策的可能性。需要具備深厚的統計學基礎，需要熟悉R、SAS、 SPSS等統計分析軟體。
5、數據演算法工程師：負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范並落地實施。需要具備扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用演算法，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapRece、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟練掌握一門編程語言。

⑻ 大數據專業可以從事哪些工作

1、Hadoop開發工程師
Hadoop是一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題，因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程。
2、數據分析師
數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
3、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
4、大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。

⑼ 大數據就業崗位有哪些

大數據方面的就業主要有三大方向：

一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。

2大數據熱門專業

1、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。

2、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，確保以十分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。

3、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。

4、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。

⑽ 大數據專業就業方向

大數據工程師、大數據維護工程師、數據挖掘師、大數據演算法師。

大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等。

需要的能力：

1、提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。

2、掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。