Ⅰ 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。
Ⅱ 大數據專業畢業生就業崗位有哪些
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。
大數據課程難度大,同時有大專本科學歷要求!但工作需求大,畢業以後可以從事的崗位還是比較多的,回報高,待遇在年薪30~50萬之間,如果是互聯網大廠更高。
Ⅲ 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。
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。
Ⅳ 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。
Ⅳ 大數據統計學就業方向有哪些
統計學專業的就業范圍較純絕廣,可以在各行業從事信息搜集、整理和分析工作,從事市場調研工作。
統計學專業不是僅僅像其表面的文字表示,只是做談姿統計數字,而是包含了調查、收集、分析、預測等。
統計學(statistics)是應用數學的一個分支,主要通過利用概率論建立數學模型,收集所觀察系統的數據,進行量化分析、總結,做出推斷和預測,為相關決策提供依據和參考。
它被廣泛的應用在各門學科之上,從物理和社會科學到人文科學,甚至被用侍侍來工商業及政府的情報決策之上。隨著數字化的進程不斷加快,人們越來越多地希望能夠從大量的數據中總結出一些經驗規律從而為後面的決策提供一些依據。
畢業生的主要就業流向有四大部分:政府部門、統計局等;銀行、保險公司、證券公司等金融部門;市場調查公司、咨詢公司、各公司的市場研究部門,工業企業的質量檢測部門;互聯網行業。
Ⅵ 大數據畢業後去什麼崗位就業 哪些工作前景最好
大數據畢業後的工作方向有:大數據維護、研發、架構工程師方向的工作;所涉及的職業崗位為:大數據工程師、攜激大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。
信息架構工程師工作: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。
數據規劃師工作: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。
大數據分析師工作: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。
大數據相關崗位有個幾年的工作經驗薪資過萬是很容易得,有的崗位工資翻了一番,大數據工作崗位工資確實是高。在北上廣這些城市工資還能往上提,高學歷和豐富的大數據工作經驗都是加分項。
隨著互聯網人工智慧的發展,大數據人才需求也會更多,大家所熟知的社交卜隱余、購物平台都運用大數據技術對用戶行為愛好做定向推薦。大數據發展的趨勢型滾只會越來越好,大數據崗位工資上萬不是很難。
需要掌握的技術也比較多,以大數據開發工程師工作為例,一般都要求熟練掌握hadoop生態的大數據開發工具,包括Spark,Hbase,Hive,Hudi,ElasticSearch,Flink,Canal等,精通至少一門編程語言(Java,Scala,Python)。有技術在手高薪就業真不是難事,特別是大數據專業,發展前景好、人才需求大,一般剛出來的實習工資都在7-13k,在it行業算是頂尖的了。
所以說大數據崗位薪資是挺高的,月入過萬也只是起步。大數據是需要有一定的編程開發基礎的,0基礎轉行需要慎重考慮。知識經驗都掌握在手就不怕沒有高薪的工作了。
Ⅶ 大數據畢業後去什麼崗位就業
大數據就業方向主要有:互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等,具體崗位如下:
01大數據開發工程師
該工作崗位主要負責企業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。還要根據自己的工作安排高效、高質地完成代碼編寫,確保符合前端代碼規范;梳理整體業務指標,開發可視化報表。
04大數據運維工程師
運維工程神畝告師的基本職責就是是負責企業服務的穩定性,確保企業服務可以24小時不間斷地為用戶提供服務,負責維護並確保耐友整個服務的高可用性,同時不斷優化系統架構提升部署效率、優化資源利用率。
並且在出現問題時需要處理大數據平台的各類異常和故障,確保系統平台的穩定運行。
05大數據挖掘工程師
數據挖掘的工作就是負責從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中有用信息,然後輔助企業做出各種決策,讓企業的決策智能化,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。
Ⅷ 大數據畢業後去什麼崗位就業
大數據專業一般指大數據採集與管理專業。那麼大數據畢業後去什麼崗位就業? 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; 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; 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轎乎中。 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頃沖等; 大數據工作好找嗎 大數據工作現狀: 據相關機構統計,未來的3~5內大數據人才的缺口將達到150萬,而且隨著大數據的發展,人才缺口將不斷擴大,所以大數據不管是目前還是未來長期都將是緊缺人才,受到各大互聯網企業的關注。 大數據工作的薪資 通過查詢了拉勾網的大數據開發的工作相關薪資情況閉山,目前剛入行的大數據工程師平均薪資在1萬左右,而隨著工作時間的增加,3~5年經驗的大數據工程師的薪資待遇將達到3萬元左右,從薪資待遇來看,大數據工作還是很高的。
Ⅸ 大數據畢業後去什麼崗位就業
如下:
1、大數據開發工程師
大數據開發工程師,很多公司都在招聘的熱門技術人才,工資也是相對於其他方向更高一些。想要成為大數據開發工程師需要掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識,具備分布式存儲、分布式計算框架等技術。
2、大數據分析師
大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,一廳正個優秀的數據分析師蘆伏拆,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,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。
大數據人才稀缺,前景廣闊。
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。陪棗而且,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。
Ⅹ 學完大數據能找什麼樣的工作
我們知道大數據的火爆,知道大數據的就業前景好,但學習大數據能找什麼工作呢?這個是很多學生的困惑。為學生提供了以下幾個就業方向。
當前醫療行業、能源行業、通信行業、零售業、金融行業、體育行業等各行業都可以從其數據的採集、傳輸、存儲、分析等各個環節產生巨大的經濟價值,而提供大數據基礎設施的企業、大數據軟體技術服務的企業、行業大數據內容咨詢服務的企業都將從大數據的廣泛應用而得到迅速發展。
學習大數據可以從事很多工作,比如說:hadoop 研發工程師、大數據研發工程師、大數據分析工程師、資料庫工程師、hadoop運維工程師、大數據運維工程師、java大數據工程師、spark工程師等等都是我們可以從事的工作崗位!不同的崗位,所具備的技術知識也是不一樣的,需要從各個方向學習,逐個擊破!
比如說:Hadoop開發工程師
你需要具備一下技術:
a. 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;
b. 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;
c. 對hadoop、hive、hbase、Map/Rece相關產品進行預研、開發;
d. 通過Hadoop相關技術解決海量數據處理問題、大數據量的分析。
e. 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;
數據工程師
職責:
a. 分析各類用戶不斷變化的行為;
b. 預測各類營銷對用戶的影響,定位精準市場投放;
c. 幫助實現自動化監控平台。
Hadoop運維工程師
你需要具備以下技術知識:
a. 平台大數據環境的部署維護和技術支持;
b. 應用故障的處理跟蹤及統計匯總分析;
c. 應用安全,數據的日常備份和應急恢復;
數據挖掘分析師
你需要具備以下技術:
a.對優先考慮的賬戶進行統計分析,從而更大限度的成功化。
b.與主管或客戶端溝通行動計劃,並找出需要改進的地方。
c.執行戰略數據分析和研究,以支持業務需求。
d.找准機會從而用復雜的統計建模提高生產率。
e.瀏覽數據來認准機會並提高業務成效。
f.指定業務流程,目標和戰略的理解,以提供分析和解釋。
g. 針對內部討論的理解,在適當情況下獲得業務需求和必要的分析。
正所謂,術業有專攻,即使同為大數據技術,也是有不一樣的,主要還是看自己感興趣的方向!