學數據學能幹什麼

A. 學大數據以後可以做什麼工作

學大數據今後的工作機會很多，比如數據分析師，從事雲計算工作等等，公司的統籌安排和規劃等等工作，就業前景還是可以的。
還有通過大數據，可以給定向收入人群來推送服務，比如為高收入和中等收入人群發布一些廣告，針對每個群體來製作一些策劃。

B. 學大數據的就業方向有哪些

【導讀】如今，大數據開發行業已經成為無數人嚮往的職業之一，因為大數據開發行業的薪水高，發展前景廣闊，那麼對於想學習數據開發的小夥伴來說，要先了解大數據開發行業的就業前景。那麼，學大數據的就業方向有哪些呢?

根據專業社交平台LinkedIn發布的「中國互聯網最熱門人才報告」，研發工程師，產品經理，人力資源，市場營銷，運營和數據分析是中國互聯網行業最苛刻的六個人才職位，其中，研發工程師的需求最大，而數據分析人才最稀缺，LinkedIn報告顯示，數據分析人才供給指數最低，僅為0.05%，這是高度稀缺的表現，稀缺的人才也加速了人才流動大，大數據人才的平均跳槽速度為16個月左右。

根據中國商業聯合會的數據委員的統計，未來中國的基礎數據分析人才缺口將達到1500萬，而且，英美煙草公司招聘的職位中有60%以上正在招聘大數據人才，由此可見，數據開發的人才在我國是非常稀缺的，即使他們頻繁跳槽，也不會因為找不到工作而實業，薪資只會越來越高。

大數據職業發展的三個方向：

1.系統研發類涉及的職業：數據工程師，數據維護工程師，大數據研發工程師，大數據架構師等;

2.數據分析和挖掘，數據分析和機器學習，涉及的職業包括：數據分析師，大數據高級工程師，數據分析師專家，數據挖掘者，數據演算法工程師等;

3.大數據應用開發，對應職位：大數據應用工程師;

以最基本的大數據開發為例，入門的最低工資可以達到8K-1W人民幣，並且這個行業的工資增長率是直線飆升的，可以說非常高，根據某些求職網站的薪水對比，發現高級大數據工程師的平均工資為每月5萬人民幣，可以說相當高了，因此，有想往大數據行業發展的朋友，可以嘗試一下。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於學大數據的就業方向有哪些的全部內容，希望對大家有所幫助。所謂不做不打無准備之仗，總的來說隨著大數據在眾多行業中的應用，大數據技術工作能力的工程師和開發人員是很吃香的.

C. 學大數據會有什麼工作

大數據的崗位可以分為三大類：

大數據系統研發人員、大數據應用開發人才和大數據分析人才；
最普遍同時需求也大的是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師
1、大數據架構工程師：

負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優；負責數據對接和對外服務設計、開發和維護；負責大數據框架和大數據應用的程序設計、開發和維護；負責基於大數據技術對海量數據的自動分析處理和挖掘工作；
2、大數據開發工程師：
基於hadoop、spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務；輔助管理Hadoop集群運行，穩定提供平台服務；基於Spark技術的海量數據的處理、分析、統計和挖掘；基於Spark框架的數據倉庫的設計、開發和維護
3、大數據運維工程師：
負責大數據基礎平台的運維,保障平台的穩定可用；負責應用產品部署、上線及維護；負責大數據平台資源管理、性能優化和故障處理；深入研究大數據業務相關運維技術，持續優化集群服務架構;參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

D. 學大數據可以從事什麼工作

1、數據規劃師

在一個產品設計之前，為企業各項決策提供關鍵性數據支撐，實現企業數據價值的最大化，更好地實施差異化競爭，幫助企業在競爭中獲得先機。

2、數據工程師

大數據基礎設施的設計者、建設者和管理者，他們開發出可根據企業需要進行分析和提供數據的架構。同時，他們的架構還可確保系統能夠平穩運行。

3、數據架構師

擅長處理散亂數據、各類不相乾的數據，精通統計學的方法，能夠通過監控系統獲得原始數據，在統計學的角度上解釋數據。

4、數據分析師

職責是通過分析將數據轉化為企業能夠使用的信息。他們通過數據找到問題，准確地找到問題產生的原因，為下一步的改進找到關鍵點。

5、數據應用師

將數據還原到產品中，為產品所用。他們能夠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。

6、數據科學家

大數據中的領導者，具備多種交叉科學和商業技能，能夠將數據和技術轉化為企業的商業價值。

E. 大數據學出來之後是做什麼的呢

大數據學出來之後的工作如下:
大數據就業的崗位還是很多的，總結一下主要有7大類：
1、大數據分析師
分為2個方向 偏業務是需要懂一些數據統計、ETL等知識；偏技術就是精通數據建模和演算法
2、大數據挖掘師/演算法工程師
這個崗位要求較強的編程能力，精通數據建模、機器學習還有演算法實現
3、大數據工程師
這里分為Hadoop工程師、Spark工程師、Flink工程師這三大類
4、大數據運維工程師
服務的穩定和不間斷地為用戶提供優化
5、大數據倉庫工程師
負責數據倉庫設計、建模、規范以及研發工作
6、大數據產品經理
這個崗位只要是負責大數據產品的規劃和落地
7、大數據架構師/資深大數據架構師
這個就是全能的大數據崗位，技術要求是非常全面的，更多的站在架構角度出發

F. 學大數據會有什麼工作

1、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。
2、數據分析師
進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。
3、數據挖掘工程師
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、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。
最後，不論是從事大數據開發崗位，還是大數據運維和大數據分析崗位，這些崗位對於從業者的要求也都比較高，尤其要注重動手實踐能力的培養，所以大數據專業的學生一方面要盡量豐富自身的知識結構，另一方面還需要注重動手實踐能力的培養。

G. 大數據學出來做什麼工作

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。作為一名數據分析師，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。

應用領域：

大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成「用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新」的文化氛圍與時代特徵。

大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術（虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理）、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。

H. 學大數據以後可以做什麼工作

1. 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。

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。

從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平台的資料庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。

3. 數據挖掘工程師。

一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。

成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體之一，參與過完整的數據採集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和演算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-rece等。

4. 數據演算法工程師。

在企業中負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，將業務場景與模型演算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型演算法構建，整合等；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。

需要具備的知識有：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；熟悉大數據生態，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，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規模並行計算的基本原理並具有實現並行計算演算法的基本能力。

5. 數據產品經理。

數據平台建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統計協助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發現數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發實施，並保證業務目標的實現；進行數據產品開發。

需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有扎實的分析理論基礎，精通1種以上統計分析工具軟體，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟體,熟練使用SPSS、SAS等統計分析軟體其中之一 ；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發流程 。

I. 大數據培訓學大數據以後可以做什麼

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學大數據可以從事以下工作：
1、數據規劃師。在一個產品設計之前，為企業各項決策提供關鍵性數據支撐，實現企業數據價值的最大化，更好地實施差異化競爭，幫助企業在競爭中獲得先機。
2、【數據工程師】。大數據基礎設施的設計者、建設者和管理者，開發出可根據企業需要進行分析和提供數據的架構。同時，架構還可確保系統能夠平穩運行。
3、數據架構師。擅長處理散亂數據、各類不相乾的數據，精通統計學的方法，能夠通過監控系統獲得原始數據，在統計學的角度上解釋數據。
4、數據分析師。職責是通過分析將數據轉化為企業能夠使用的信息。通過數據找到問題，准確地找到問題產生的原因，為下一步的改進找到關鍵點。
5、數據應用師。將數據還原到產品中，為產品所用。能夠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。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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