大数据如何选择工作岗位

‘壹’ 大数据技术与应用就业方向 有哪些岗位

大数据领域可以说是未来发展几大领域当中比较有前景的领域之一，毕业之后就业的前景也是比较好的，比如说我们现在熟知的阿里巴巴就在从事着大数据领域。

就业方向有两个去向

（1）行业客户：对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等，从事数据采集、管理、分析与挖掘工作

（2）专业公司：专门为行业客户提供大数据服务的专业化公司，比如管理咨询公司，信息咨询公司、还有从事大数据技术和产品研发与服务的高科技公司，如网络、阿里、腾讯等。

具体的岗位有

（1）大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上，

（2）大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R. 这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。

（3）算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。

大数据的前景是非常好的

1、有一个体面的学历

首先我们一定要知道大数据属于高科技领域，在这方面所要求的起步是非常高的，所以应局毕业生应该尽量有一个较高的学历，虽然高学历并不能代表高能力，但这最起码可以代表一个敲门砖，如果没有高学历的话是很难进入这个行业的，因此我建议大家在这方面要多努力一下。

2、有真本领

仅仅有一个体面的学历是不够的，想要找到一份好的工作，而且非常有发展的话，需要有一定的真本领，也就是说我们在这个领域方面的专业技术一定要非常强，上面我们所提到的王坚就是在计算机领域非常厉害的一个人，因此我建议大家多注重一下自己专业技能的锻炼。

3、有推荐人

在毕业之后想要快速的在一家非常好的公司就业的话，我建议最好的方法是有一个推荐人帮助你推荐一下，对于人脉资源比较贫乏的大学生来说，我们可以在实习阶段多帮别人做一做事，用以打通我们的人脉关系，这样在就业的时候会显得更加容易一些。

‘贰’ 大数据毕业后去什么岗位就业

大数据开发工程师:负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等，具体来看一下！

大数据毕业后就业方向有哪些

1. 数据工程方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、等各种相关领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作，也可以就在IT领域从事计算机应用工作

2. 数据分析方向

缺啊，数据分析师一出手！市场导向全在手，大数据毕业生做数据分析，多理所应当的一件事情！数据分析方向还可以分得更细，数据存储和管理、数据清理、数据挖掘、数据可视化，大数据很难的你们晓得吧，这些岗位也都是分开招人的，所以说，你就得逮着一个方向使劲儿学，不然你跟不是大数据专业的计算机毕业生之间有啥子区别哦！

3. 大数据运维方向

这个嘛！云计算和大数据是紧密相连的吗，一个负责搞出来数据，一个负责计算数据，还是抢手的嘞！运营工程师基本是负责服务的稳定性，维护并确保整个服务的高可用性，同时做优化。

大数据专业就业前景

数据科学与大数据技术，简称大数据专业。
是2016年以来国内新开的专业学科之一，这几年“大数据”成为发展最快的专业。大数据专业是一门实践性很强的新兴交叉学科，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次研究、应用需求的高级人才。
大数据专业毕业生可以胜任大数据技术开发与应用，大数据运维和云计算等工作，在未来发展前景很好的，可以去大型互联网公司就业，做前、后端开发、数据分析师、机器学习算法工程师，App开发、智能游戏设计与开发、数据科学家等。

‘叁’ 大数据专业有哪些就业岗位

大数据专业毕业后就业岗位主要有大数据架构师、大数据算法工程师、大数据运营维护工程师、数据分析师/挖掘师等。

前两个工作岗位偏技术，大数据架构师需要熟悉底层架构的，开发平台，数据建模，核心框架开发等，对计算机、数学，尤其是数据的知识要求高；大数据算法工程师对人的要求更高，开发算法，而且还要带团队，对人的学历和能力都有比较高的要求；大数据运营维护工程师，会偏向运营和维护，对人的要求低一些，门槛没有那么高；数据分析师/挖掘师，会偏向业务层面，需要调研需求，挖掘分析数据，包括沟通相应的客户，要求有比较强的与人沟通的能力。

偏技术就是接触技术更多，偏业务就是接触人偏多，可以说根据不同的性格，就可以胜任不同岗位的工作。当然不论在任何工作岗位，都需要很好的沟通表达能力，所以大学期间一定要对自己这方面的能力做提升。

这个领域待遇还是比较不错的，在一二线城市，3年以上，月薪都是能达到1万元以上的， 工作5年也是能达到月薪2-4万/月之间的，能力强薪资会越来越高，顶级的会更高。

‘肆’ 大数据毕业后去什么岗位就业

大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向，主要从事互联网行业相关工作。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

工作岗位列举几个热门：

初级大数据离线处理，薪资10000-13000；

Spark开发工程师，薪资14000-16000；

Python爬虫工程师，薪资16000-20000；

大数据开发工程师，薪资20000+。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

‘伍’ 大数据毕业后可以去什么岗位就业

近年来，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位，其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。

大数据开发工程师：负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计和产品开发。

数据挖掘工程师：商业智能、用户体验分析、用户流失预测等；要求有优秀的数理统计技能，但对算法代码实现也有较高要求。

数据架构师：需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。济南中天软大数据培训机构，大数据开发，数据分析与挖掘。

2大数据专业就业前景好不好

是相当不错的，相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。

当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。

‘陆’ 大数据就业岗位有哪些

大数据方面的就业主要有三大方向：

一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

2大数据热门专业

1、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

2、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以十分有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

3、数据安全研究 数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

4、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

‘柒’ 大数据专业怎样选择岗位

大数据专业毕业生未来的岗位选择空间还是比较大的，有三大类岗位可以选择，分别是大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，在不同的行业和技术体系结构下，这些岗位也包含很多细分的岗位。

大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，不论是本科生还是研究生，当前选择大数据开发岗位会有相对较大的选择空间。大数据开发岗位分为平台研发岗位和行业场景开发岗位两大类，通常大数据平台研发岗位对于从业者的要求相对比较高，属于研发级岗位，而大数据行业应用场景开发则相对要容易一些。

对于本科生来说，如果未来要从事大数据开发岗位，在工作的初期通常要面临两大困难，其一是如何顺利融入技术团队，此时自身的实践经验积累就比较重要了，包括自身的程序设计能力和对于大数据平台的熟悉程度，其二是行业背景知识，行业背景知识的缺乏通常是初级开发人员所面临的最大困难之一。