Ⅰ 大數據專業畢業生就業崗位有哪些
大數據專業的就業崗位還是比較多的，主要包括三個方向：
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
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，這些崗位也都是分開招人的，所以說，你要專注一個方向使勁兒學，不然你跟不是大數據專業的計算機畢業生相比沒有太大的競爭力哦！
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，還是比較搶手的！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，要結合自己的興趣與專業研究方向去選擇適合自己的就業崗位。
Ⅱ 大數據有什麼就職崗位
大數據相關工作崗位很多，有大數據分析師、大數據挖掘演算法工程師、大數據研發工程師、數據產品經理、大數據可視化工程師、大數據爬蟲工程師、大數據運營專員、大數據架構師、大數據專家、大數據總監、大數據研究員、大數據科學家等等。
Ⅲ 大數據有哪些工作崗位
1、大數據開發工程師
開發，建設，測試和維護架構，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。
2、數據分析師
收集，處理和執行統計數據分析;運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。
3、數據挖掘工程師
數據建模、機器學習和演算法實現;商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等;需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4、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。成都加米穀大數據培訓機構，大數據開發，數據分析與挖掘。
5、資料庫開發
設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
6、資料庫管理
資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。
7、數據科學家
數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法;利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換。
8、數據產品經理
把數據和業務結合起來做成數據產品;平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用。
Ⅳ 大數據未來就業崗位都有哪些
大數據人才的學歷層次分為4個大類，分別是碩士及以上、本科、專科、專科以下。本科佔比最高，其次是碩士及以上，專科佔比12.22%。大數據從業者們，主要來自4類專業，分別是數理類、經濟管理類、計算機類及其他專業。計算機類佔比最高，其次是數理類。
大數據薪資水平分布：當前，大數據人才的薪資處於相對較高水平。薪資在1萬元以下，占總人數的34.6%;1萬元-2萬元佔比為35.64%;2萬以上佔比為29.77%。
目前企業提供的大數據崗位按照工作內容要求，可以分為以下幾類：
①初級分析類，包括業務數據分析師、商務數據分析師等。
②挖掘演算法類，包括數據挖掘工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、演算法工程師、AI工程師、數據科學家等。
③開發運維類，包括大數據開發工程師、大數據架構工程師、大數據運維工程師、數據可視化工程師、數據採集工程師、資料庫管理員等。
④產品運營類，包括數據運營經理、數據產品經理等。
關於大數據未來就業崗位都有哪些，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。
Ⅳ 大數據哪些職位比較容易些
大數據的相關的崗位有哪些，今天加米穀大數據就來說個大概：
1、大數據開發工程師
開發，建設，測試和維護架構，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
2、數據分析師
收集，處理和執行統計數據分析；運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力
3、數據挖掘工程師
數據建模、機器學習和演算法實現；商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求
4、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
Ⅵ 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。
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Ⅶ 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。
Ⅷ 學大數據有哪些就業方向
大數據領域崗位類別大致分為兩類：技術類崗位：技術類崗位主要是圍繞大數據平台框架進行系統開發應用類崗位：應用類崗位主要專注於用大數據去解決一些業務問題，需要學會如何對數據進行分析和挖掘，如何找到數據中蘊含的業務規律和特徵以支撐業務決策。大數據領域四大崗位職責和崗位要求一、大數據分析師崗位職責：1.從數據分析和數據挖掘角度為業務改進和提升提供建議2.構建數據產品，負責各類演算法的開發、應用、監控優化，保證數據產品的實用性及可衡量性3.開展數據挖掘分析演算法、工具研究工作，研發創新方法解決業務問題崗位要求：第一、對行為分析感興趣，喜歡從數據中發現規律第二、熟悉掌握R、Python等編程語言第三、熟練使用SAS、SPSS等建模工具第四、較強的需求分析、數據建模以及IT架構設計能力，能夠完成單個業務領域的IT架構設計工作，有大中型項目IT架構、IT方案設計方面的成功經驗優先二、數據管理專家崗位職責：1.研究大數據及數據管理領域業務發展趨勢和商業創新模式，進行大數據及數據管理領域的研究與規劃，進行業務創新和業務拓展2.獨立或指導團隊成員將銀行的需求轉化為系統可實施業務需求，根據搜集與定義的客戶業務目標、業務規則、業務流程，將獲得的需求清晰、准確的形成業務需求說明書，並完成與客戶的確認過程3.牽頭與業務部門對接業務需求，分析業務需求實施方式及實施方案，在業務架構、應用架構、開發中心等團隊的支持下，牽頭或指導團隊成員編寫立項材料，推動項目立項工作4.在項目實施階段，針對業務需求，牽頭或指導團隊成員配合設計人員、開發人員、測試人員進行系統設計、用例編寫、集成測試等工作崗位要求：第一、對數字敏感，邏輯思維強，具有較強的語言表達和人際溝通能力第二、要有數據分析或用戶研究的工作經驗第三、熟悉SAS、SPSS等至少一種統計分析軟體第四、熟悉 SQL，數據挖掘的常用演算法第五、 擁有海量數據處理和挖掘經驗者優先。三、大數據演算法工程師崗位職責：1．深入理解B端業務，准確分析問題，研發適合的演算法與策略，不斷優化演算法效果和性能2．熟悉濾波演算法及隨機過程，使用不同演算法對時序數據分析建模3．學習時序、NLP領域的先進技術並開展相關研發工作崗位要求：第一、熟悉時間序列和機器學習的理論基礎，有海量數據挖掘研發經驗優先第二、精通數理統計，數據邏輯清晰，溝通能力強，業務理解能力強第三、具有優秀的編程能力，精通Python等常用腳本語言第四、 責任心強有良好的溝通能力和團隊合作能力四、數據產品經理崗位職責：1.負責發布系統的數據規劃、數據梳理、埋點等工作，提供完整的數據產品能力2.確立指標，搭建評估體系，全面衡量發布相關的情況，發現並歸因問題3.數據驅動，通過數據分析和挖掘等手段，輔助各平台策略優化和迭代4.參與數據相關產品的搭建，為產品質量和體驗負責崗位要求：第一、有數據體系或數據產品的搭建的經驗第二、優秀的邏輯思維，對數據敏感，較好的溝通能力，具備發現並解決問題的能力第三、 自驅力強，性格堅韌，能快速成長
Ⅸ 大數據有哪些相關崗位
數據分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數,第二是報表的需求分析，第三是業務專題分析。
數據挖掘工程師：日常工作內容主要有五類。第一是用戶基礎研究,第二是個性化推薦演算法,第三是風控領域應用的模型,第四是產品的知識庫,第五是文本挖掘、文本分析、語義分析、圖像識別。
數據產品經理：日常工作內容：第一是大數據平台的建設，讓獲取數據、使用數據更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提升應收水平;第二是數據需求分析，形成數據產品，對內可以提升效率，控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值的變現。
大數據研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是數據的採集，比如爬蟲、日誌採集等;第二是數據預處理、ETL工作，比如數據清洗、轉換、集成、規約等;第三是大數據應用和可視化的開發。
Ⅹ 大數據都有哪些就業方向
大數據是IT行業的新寵，前景好，薪資高，越來越多的人想要轉行大數據，開始學習大數據，但是對於轉型著來說，面對全新的行業，它的就業前景怎麼樣呢，學了大數據又能從事哪些工作呢？
大數據行業人才稀缺，市場需求量大。目前大數據行業人才僅為50萬，而實際上整個行業人才需求超100萬，可謂人才缺口巨大。而且，大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廣泛。大數據在金融、醫療、交通、電商、農業等多個行業都有應用。近年來人工智慧、物聯網也是迅速發展，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的基石。
大數據行業的薪資也是普遍較高的。IT行業本就是薪資較高的行業，而大數據作為IT行業的新寵，高薪也是很常見的。目前，大數據行業的平均月薪能夠在15K-20K左右，非常優秀的大數據人才月薪30K也是有的，所以說大數據也是個高薪的職業。
對於大數據的就業方向，實際上可以劃分為三個大類，一、大數據開發；二、系統研發；三、大數據分析。而對應的基礎崗位為：一、大數據開發工程師；二、大數據系統研發工程師；三、大數據分析師。
1、大數據開發工程師
大數據開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計；精簡到兩類指標就是：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，具體的工作，並不是這么的簡單，還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。
2、Hadoop開發工程師
信息時代數據的爆發式增長，使得數據的規模越來越大，傳統BI（即商務智能）的數據處理成本高漲，加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。
3、信息架構工程師
信息架構師需要懂得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。當然，這也就是信息架構工程師的工作。
4、大數據分析師
大數據分析師需要對海量的大數據做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的信息提取出來為決策提供支持，而大數據分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。大數據分析師不僅要具備數據分析知識，作為高級大數據分析師，還要掌握大數據技術相關知識，如Hadoop、Python等，具備更為綜合的大數據知識體系。
其實這些崗位還只是大數據行業的一部分，由於目前大數據的利用還在不斷探索研究中，未來還將有更多細分領域應用到大數據，也會增加更多的就業機會，所以，讓我們繼續關注大數據行業，拭目以待吧！