大數據可以做什麼職位

① 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。

② 學大數據可以從事什麼職業

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。

6、Hadoop運維工程師

你需要具備的技術知識：平台大數據環境的部署維護和技術支持， 應用故障的處理跟蹤及統計匯總分析，應用安全、數據的日常備份和應急恢復。

7、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。

Hadoop開發工程師需要具備的技術：基於hadoop、hive等構建數據分析平台，進行數據平台架構設計、開發分布式計算業務，應用大數據、數據挖掘、分析建模等技術，對海量數據進行挖掘，發現其潛在的關聯規則，對hadoop、hive、hbase、Map/Rece相關產品進行預研、開發，Hadoop相關技術解決海量數據處理問題、大數據量的分析， Hadoop相關業務腳本的性能優化與提升，不斷提高系統運行效率。

8、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。

③ 大數據就業崗位有哪些

大數據就業的崗位：ETL研發、Hadoop開激租發、信息架構開發、數據安全研究。

1、ETL負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

3、信息架構文件是統籌安排信息的基礎，這些統籌安排主要集中在搭建某個特殊產品配腔、一套產品或單個產品的信息架構。除了信息架構和信息規劃外還有信息設計，它主要就是為支持信息架構和規劃而進行的實際操作活動。

4、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 雲計算大數據專業可以做什麼工作 主要有這些崗位

在當前的大數據時代背景下，選擇大數據專業是不錯的選擇，目前我國這方面人才緊缺，那麼大數據有哪些工作崗位呢？

從大的崗位劃分上來看，當前大數據崗位可以分為開發崗、演算法崗（數據分析）、運維崗等，開發崗的任務涉及到兩大方面，其一是完成業務實現，其二是完成數據生產，目前很多傳統軟體開發任務正在逐漸向大數據開發過渡，這也導致當前大數據開發崗的人才需求量更大一些。從事大數據開發崗，還需要重點學習雲計算相關的知識，尤其是PaaS（平台即服務）。

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。

大數據專業是一個比較典型的交叉學科，涉及到的內容包括數學、統計學和計算機三大學科，所以學習的內容還是比較多的，如果不能做好一個系統的學習規劃，很容易導致學得雜而不精，這對於就業會產生一定的負面影響。所以，本科期間應該選擇一個主攻方向，圍繞這個主攻方向來組織知識結構和提升實踐能力。

眾所周知大數據的方向主要分三個：1、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；2、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；3、大數據運維和雲計算方向：涉及的崗位諸如大數據運維工程師等。

由此可見，大數據的就業崗位是非常多的，而且只要能熟練掌握或者精通一門，就能取得非常不錯的成績。甚至在該方向能獨當一面的話，那個人價值就不言而喻了。

⑤ 學大數據可以從事什麼職業

大數據可以從事大數據開發工程師、Hadoop開發工程師、數據挖掘、信息架構工程師、大數據分析師等等。

大數據的就業方向有哪些

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師：統計；精簡到兩類指標：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。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、數據挖掘

數塵枝老據被清理並准備好進行檢查，就可以通過數據挖掘開始搜索過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的搭敗過程。數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。

4、信息架構工程師

信息架構師需要懂得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，信息架構工程師的工作內容。

5、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派升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。

大數據的就業前景如何

《大數據人才報告》指出，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內將會出現高達150萬的大數據人才的缺口。

當下中國互聯網行業需求最多的六類人才職位為研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析。其中需求量最大的是研發工程師，而最為稀缺的是數據分析人才。領英報告表明，高度稀缺的是數據分析人才，其供給指數最低，僅為0.05。並且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將高達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

⑥ 學大數據能找到什麼工作

學一門技能以後，再把它轉化為謀生的工具，是我們很多人的選擇，學大數據的朋友也不例外。此前有人問筆者，學大數據能找到什麼工作，哪個最有前景?既然大家感興趣，那麼本文就詳細講講，學大數據能找到什麼工作，哪個最有前景，這個話題，計算機辦公軟體來解答大家心中的疑問，願能給大家帶來一些有用的參考。

1：當你能夠熟練掌握好專業技能的時候，那麼就業面積是很廣泛的，友喊就業機會也非常多，畢竟現在這個行業是極缺人才的。學大數據的朋友，今後可以從事數據分析師、數據挖掘師/演算法工程師、大數據工程師、數據架構師等等職位，當你輪告液有能力做到技術總監這類崗位的話，那麼前途更加不可限量!

2：一名優秀的大數據工程師通常需要有統計學知識，有海量數據處理、數據分析和挖掘經驗;掌握Hadoop、Kafka、Zookeeper、Hbase、storm的安裝與調試;有良好的系統性能優化及故障排除能力;掌握Java或Scala語言，至少精通Python、Perl、Ruby、Bash腳本語言中的一種;熟悉大數據周邊相關的資料庫系統，關系型資料庫和NoSQL等等。

3：至於哪個最有前景，只能說，以上就臘物業方向都是十分有前景的，也都是極缺人才的。一線城市的大數據人才尤為缺乏，物以稀為貴，薪資待遇也是十分可觀的。有3到5年工作經驗的大數據人才，月薪不開個20K以上，人家都不願意理睬你。

⑦ 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、數據演算法工畝毀程師等等。
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，並根據數據並頌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、數據算迅蔽備法工程師：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。

⑧ 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。

⑨ 大數據就業方向

該專業畢業的學生可以去對大數據處理有需求的各行業部門，如銀行、商業機構、電信、電商公司等入職，也可以從事數據採集、管理、分析與挖掘方面的工作。
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。

⑩ 大數據工作崗位有哪些 就業方向是什麼

大數據工作崗位主要圍繞數據價值化來展開，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據分析、數據安全、數據應用等諸多方面。大數據的就業前景很好，未來發展十分廣闊。

大數據畢業找哪些工作

大數據工作1、大數據開發工程師

架構的開發、構建、測試和維護；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等。

大數據工作2、數據分析師

收集、處理和執行統計數據分析；應用工具提取、分析、呈現數據，實現數據的業務意義，需要業務理解和工具應用能力。

大數據工作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、用戶流失預測等；除了強大的跡則灶數學和統計能力，對演算法代碼實現也有很高的要求。

大數據工作4、數據架構師

需求分析、平台選擇、技術架構設計、應用設計與開發、測試與部署；先進的演算法設計和優化；需要具備數據相關的系統設計和優化、平台級開發和架構設計能力。

大數據工作5、資料庫開發

根據客戶需求設計、開發和實現資料庫系統，通過理想的介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能和效率等。

大數據工作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、故障排除、數據備份、數據恢復等。

大數據工作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，實現數據到知識的轉化。

大數據工作8、數據產品經理

結合數據和業務，做數據產品；平台線提供基礎平台和通用數據工具，業務線提供更貼近業務的分析框架和數據應用。

大數據專盯知業就業前景怎麼樣

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，姿扮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。

大數據開發工作崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

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工作機會，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。