學數據結構以後做什麼工作

A. 大數據畢業出來能找什麼樣的工作

1、首席數據官（CDO）

首席數據官的作業內容十分多，責任也很雜亂，他們擔任公司的數據結構建立、數據辦理、數據安全保證、商務智能辦理、數據洞悉和高檔剖析。因而，首席數據師有必要個人能力拔尖，一起還需求具有滿足的領導力和遠見，找准公司開展方針，和諧應變辦理進程。

2、營銷剖析師/客戶關系辦理剖析師

客戶忠誠度項目、網路剖析和物聯網技能積攢了許多的用戶數據，許多先進公司現已在運用相關戰略來支撐公司的開展計劃。

尤其是商場部分可以運用這些數據進行更有針對性的營銷。營銷剖析師可以發揮他們在Excel和SQL等數據剖析東西方面的專業特長，對客戶進行細分，保證數字化營銷可以抵達方針客戶集體。

3、數據工程師

跟著Hadoop和非結構化數據倉庫的盛行，一切剖析功用的榜首要務就是要得到正確的數據。商務智能和數據科學都要求有潔凈的、有序的且可用的數據結構，而這通常是經過SQL效勞器、甲骨文（Oracle）和SAP公司資料庫來完成的。

高水平的工程師需求把握數據辦理技能，了解提取轉化載入進程，許多公司都急需這樣的人才。事實上，許多首席數據官乃至以為，數據工程師才是大數據相關職業中最重要的職位。

4、商務智能開發工程師

商務智能開發工程師的最基本職能，是辦理結構數據從資料庫分配至終端用戶的進程。商務智能（BI）從前僅僅商務金融的根底，現在現已獨立出來，成為了獨自的部分，許多商務智能團隊正在建立自效勞指示板，這樣運營司理就能快速且有效地獲取高性能數據，點評公司運營狀況。

5、數據科學家

優異的數據科學家可以運用先進的剖析原理和Python，R或Spark等數據編程東西來辨認並處理高度雜亂的事務問題。剖析將在決議計劃中發揮核心作用，供給智力支撐，以保證公司可以在日益雜亂的商業環境中取得成功。

B. 學習數據結構有什麼用

學了順序表和鏈表，你就知道，在查詢操作更多的程序中，你應該用順序表；而修改操作更多的程序中，你要使用鏈表；而單向鏈表不方便怎麼辦，每次都從頭到尾好麻煩啊，怎麼辦？你這時就會想到雙向鏈表or循環鏈表。學了棧之後，你就知道，很多涉及後入先出的問題，例如函數遞歸就是個棧模型、Android的屏幕跳轉就用到棧，很多類似的東西，你就會第一時間想到：我會用這東西來去寫演算法實現這個功能。學了隊列之後，你就知道，對於先入先出要排隊的問題，你就要用到隊列，例如多個網路下載任務，我該怎麼去調度它們去獲得網路資源呢？再例如操作系統的進程（or線程）調度，我該怎麼去分配資源（像CPU）給多個任務呢？肯定不能全部一起擁有的，資源只有一個，那就要排隊！那麼怎麼排隊呢？用普通的隊列？但是對於那些優先順序高的線程怎麼辦？那也太共產主義了吧，這時，你就會想到了優先隊列，優先隊列怎麼實現？用堆，然後你就有疑問了，堆是啥玩意？自己查吧，敲累了。總之好好學數據結構就對了。我覺得數據結構就相當於：我塞牙了，那麼就要用到牙簽這「數據結構」，當然你用指甲也行，只不過「性能」沒那麼好；我要擰螺母，肯定用扳手這個「數據結構」，當然你用鉗子也行，只不過也沒那麼好用。學習數據結構，就是為了了解以後在IT行業里搬磚需要用到什麼工具，這些工具有什麼利弊，應用於什麼場景。以後用的過程中，你會發現這些基礎的「工具」也存在著一些缺陷，你不滿足於此工具，此時，你就開始自己在這些數據結構的基礎上加以改造，這就叫做自定義數據結構。而且，你以後還會造出很多其他應用於實際場景的數據結構。你用這些數據結構去造輪子，不知不覺，你成了又一個輪子哥。