㈠ 大數據都有哪些就業方向
主要有二個方向：
一是大數據維護、研發、架構工程師方向；所涉及的職業崗位為：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；
二是大數據挖掘、分析方向；所涉及的職業崗位為：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
㈡ 大數據所從事什麼工作
大數據技術專業可以從事的工作有這些：
視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類，熱門崗位有：
1.大數據系統架構師
大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。
2.大數據系統分析師
面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。
3.hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4.數據分析師
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。
5.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，最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++，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
6.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
大數據可視化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。3、 依據方案和技術選型製作可視化樣例。4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例組件化。
想了解更多大數據從事工作的問題， 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。
㈢ 大數據未來就業都有哪些崗位
1、大數據開發工程師
主要負責數據模型的ETL開發、數據平台建設;面向業務的數據提取、分析、報表、挖掘等系統設計和開發工作。崗位要求：精通常用的數據結構和演算法，理解面向對象設計的基本原則，熟悉常用的設計模式;掌握Hadoop生態體系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等。
2、大數據運維工程師
主要負責數據平台的集群管理，機器優化，集群監控等;對現有集群的優化和性能調優，滿足不斷增長的業務需求等。崗位要求：熟悉主流開源數據組件，包括但不限於HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc;深入理解Hadoop各組件的原理和實現;熟悉分布式原理、分布式系統設計等。
3、大數據架構師
主要負責大數據基礎框架的整體架構設計，結合公司實際業務情況進行技術選型;負責數據存儲和計算平台的整體評估、設計以及核心功能模塊的開發等。崗位要求：熟悉常用的數據結構和演算法;具備豐富的開發經驗，了解主流的大數據技術框架組件，包括但不限於Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
4、大數據分析師
大數據分析方向的崗位，則主要以數據分析挖掘為主，通常需要負責常規業務數據分析需求開發，用戶畫像構建，推薦演算法實現等。崗位要求：熟悉數據倉庫理論、數據挖掘理論基礎，熟悉常用機器學習演算法(如邏輯回歸、神經網路、決策樹、貝葉斯等);對Hadoop和Spark生態當中的主流技術組件，有相應程度的了解。
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㈣ 大數據的就業崗位有哪些
大數據崗位高薪清單對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。
1 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 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。
3 可視化工具開發可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。
4 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。
5 數據倉庫研究為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
6 OLAP開發OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。
7 數據科學研究數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。8 數據預測分析營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。
8 數據預測分析營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。
9 企業數據管理企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。
10 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。
㈤ 大數據有哪些工作崗位
1、大數據開發工程師
開發，建設，測試和維護架構，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
收集，處理和執行統計數據分析;運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。
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，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、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。成都加米穀大數據培訓機構，大數據開發，數據分析與挖掘。
5、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。
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，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。
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、實現從數據到知識的轉換。
8、數據產品經理
把數據和業務結合起來做成數據產品;平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用。
㈥ 大數據有什麼就職崗位
大數據相關工作崗位很多，有大數據分析師、大數據挖掘演算法工程師、大數據研發工程師、數據產品經理、大數據可視化工程師、大數據爬蟲工程師、大數據運營專員、大數據架構師、大數據專家、大數據總監、大數據研究員、大數據科學家等等。
㈦ 大數據可以從事哪些職位，大數據就業方向有哪些
摘要 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
㈧ 學大數據有哪些就業方向
大數據領域崗位類別大致分為兩類：技術類崗位：技術類崗位主要是圍繞大數據平台框架進行系統開發應用類崗位：應用類崗位主要專注於用大數據去解決一些業務問題，需要學會如何對數據進行分析和挖掘，如何找到數據中蘊含的業務規律和特徵以支撐業務決策。大數據領域四大崗位職責和崗位要求一、大數據分析師崗位職責：1.從數據分析和數據挖掘角度為業務改進和提升提供建議2.構建數據產品，負責各類演算法的開發、應用、監控優化，保證數據產品的實用性及可衡量性3.開展數據挖掘分析演算法、工具研究工作，研發創新方法解決業務問題崗位要求：第一、對行為分析感興趣，喜歡從數據中發現規律第二、熟悉掌握R、Python等編程語言第三、熟練使用SAS、SPSS等建模工具第四、較強的需求分析、數據建模以及IT架構設計能力，能夠完成單個業務領域的IT架構設計工作，有大中型項目IT架構、IT方案設計方面的成功經驗優先二、數據管理專家崗位職責：1.研究大數據及數據管理領域業務發展趨勢和商業創新模式，進行大數據及數據管理領域的研究與規劃，進行業務創新和業務拓展2.獨立或指導團隊成員將銀行的需求轉化為系統可實施業務需求，根據搜集與定義的客戶業務目標、業務規則、業務流程，將獲得的需求清晰、准確的形成業務需求說明書，並完成與客戶的確認過程3.牽頭與業務部門對接業務需求，分析業務需求實施方式及實施方案，在業務架構、應用架構、開發中心等團隊的支持下，牽頭或指導團隊成員編寫立項材料，推動項目立項工作4.在項目實施階段，針對業務需求，牽頭或指導團隊成員配合設計人員、開發人員、測試人員進行系統設計、用例編寫、集成測試等工作崗位要求：第一、對數字敏感，邏輯思維強，具有較強的語言表達和人際溝通能力第二、要有數據分析或用戶研究的工作經驗第三、熟悉SAS、SPSS等至少一種統計分析軟體第四、熟悉 SQL，數據挖掘的常用演算法第五、 擁有海量數據處理和挖掘經驗者優先。三、大數據演算法工程師崗位職責：1．深入理解B端業務，准確分析問題，研發適合的演算法與策略，不斷優化演算法效果和性能2．熟悉濾波演算法及隨機過程，使用不同演算法對時序數據分析建模3．學習時序、NLP領域的先進技術並開展相關研發工作崗位要求：第一、熟悉時間序列和機器學習的理論基礎，有海量數據挖掘研發經驗優先第二、精通數理統計，數據邏輯清晰，溝通能力強，業務理解能力強第三、具有優秀的編程能力，精通Python等常用腳本語言第四、 責任心強有良好的溝通能力和團隊合作能力四、數據產品經理崗位職責：1.負責發布系統的數據規劃、數據梳理、埋點等工作，提供完整的數據產品能力2.確立指標，搭建評估體系，全面衡量發布相關的情況，發現並歸因問題3.數據驅動，通過數據分析和挖掘等手段，輔助各平台策略優化和迭代4.參與數據相關產品的搭建，為產品質量和體驗負責崗位要求：第一、有數據體系或數據產品的搭建的經驗第二、優秀的邏輯思維，對數據敏感，較好的溝通能力，具備發現並解決問題的能力第三、 自驅力強，性格堅韌，能快速成長
㈨ 大數據專業畢業生就業崗位有哪些
大數據專業的就業崗位還是比較多的，主要包括三個方向：
1. 數據工程方向
畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、等各種相關領域的Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的工作，也可以就在IT領域從事計算機應用工作。
2. 數據分析方向
數據分析師一出手！市場導向全在手，大數據畢業生做數據分析，多理所應當的一件事情！數據分析方向還可以分得更細，數據存儲和管理、數據清理、數據挖掘、數據可視化，這些崗位也都是分開招人的，所以說，你要專注一個方向使勁兒學，不然你跟不是大數據專業的計算機畢業生相比沒有太大的競爭力哦！
3. 大數據運維方向
這個嘛！雲計算和大數據是緊密相連的嗎，一個負責搞出來數據，一個負責計算數據，還是比較搶手的！運營工程師基本是負責服務的穩定性，維護並確保整個服務的高可用性，同時做優化。
這三個只是發展方向，每一個方向還可以衍生出不同的崗位，總而言之，要結合自己的興趣與專業研究方向去選擇適合自己的就業崗位。