學習了大數據做什麼工作啊

① 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。

② 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。

③ 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。

④ 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。

⑤ 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。

⑥ 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。