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大數據如何選擇工作崗位

發布時間:2023-01-03 21:24:05

『壹』 大數據技術與應用就業方向 有哪些崗位

大數據領域可以說是未來發展幾大領域當中比較有前景的領域之一,畢業之後就業的前景也是比較好的,比如說我們現在熟知的阿里巴巴就在從事著大數據領域。

就業方向有兩個去向

(1)行業客戶:對大數據處理有需求的各行業部門,如銀行、商業機構、電信、電商公司等,從事數據採集、管理、分析與挖掘工作

(2)專業公司:專門為行業客戶提供大數據服務的專業化公司,比如管理咨詢公司,信息咨詢公司、還有從事大數據技術和產品研發與服務的高科技公司,如網路、阿里、騰訊等。

具體的崗位有

(1)大數據工程師:從事數據採集與管理工作,需要較強的IT專業能力,這個崗位也有很多別名,如hadoop工程師、javag工程師(大數據)、ETL工程師等,關鍵看其崗位職責和技能需求,別看名字。應屆生月薪平均在10k以上,

(2)大數據分析師:從事數據資源開發與利用,主要工作是數據分析、和數據挖掘,能出圖表、出報告。需要數量使用一些分析工具,比如spss、SAS,如果能使用編程的方式靈活進行數據分析,就更好了,比如python或R. 這個崗位也有別名,比如數據分析師,商務智能分析師。應屆生月薪大約在8k以上。

(3)演算法工程師:從事機器學習,構建人工智慧模型,也稱機器學習工程師,在商業領域,也有稱為商務智能工程師的。該崗位需要很強的數學分析能力和編程能力,是三個崗位中的金領職位,也是月薪最高的職位,應屆生月薪目前在15K以上。

大數據的前景是非常好的

1、有一個體面的學歷

首先我們一定要知道大數據屬於高科技領域,在這方面所要求的起步是非常高的,所以應局畢業生應該盡量有一個較高的學歷,雖然高學歷並不能代表高能力,但這最起碼可以代表一個敲門磚,如果沒有高學歷的話是很難進入這個行業的,因此我建議大家在這方面要多努力一下。

2、有真本領

僅僅有一個體面的學歷是不夠的,想要找到一份好的工作,而且非常有發展的話,需要有一定的真本領,也就是說我們在這個領域方面的專業技術一定要非常強,上面我們所提到的王堅就是在計算機領域非常厲害的一個人,因此我建議大家多注重一下自己專業技能的鍛煉。

3、有推薦人

在畢業之後想要快速的在一家非常好的公司就業的話,我建議最好的方法是有一個推薦人幫助你推薦一下,對於人脈資源比較貧乏的大學生來說,我們可以在實習階段多幫別人做一做事,用以打通我們的人脈關系,這樣在就業的時候會顯得更加容易一些。

『貳』 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。

『叄』 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。

『肆』 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。

『伍』 大數據畢業後可以去什麼崗位就業

近年來,研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位,其中研發工程師需求量最大,而數據分析人才最為稀缺。

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。

2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。

『陸』 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。

『柒』 大數據專業怎樣選擇崗位

大數據專業畢業生未來的崗位選擇空間還是比較大的,有三大類崗位可以選擇,分別是大數據開發崗位、大數據分析崗位和大數據運維崗位,在不同的行業和技術體系結構下,這些崗位也包含很多細分的崗位。

大數據開發崗位是當前人才需求量比較大的崗位之一,不論是本科生還是研究生,當前選擇大數據開發崗位會有相對較大的選擇空間。大數據開發崗位分為平台研發崗位和行業場景開發崗位兩大類,通常大數據平台研發崗位對於從業者的要求相對比較高,屬於研發級崗位,而大數據行業應用場景開發則相對要容易一些。

對於本科生來說,如果未來要從事大數據開發崗位,在工作的初期通常要面臨兩大困難,其一是如何順利融入技術團隊,此時自身的實踐經驗積累就比較重要了,包括自身的程序設計能力和對於大數據平台的熟悉程度,其二是行業背景知識,行業背景知識的缺乏通常是初級開發人員所面臨的最大困難之一。

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