转行数据科学哪个岗位好

① 数据科学与大数据技术就业方向

数据科学与大数据技术就业方向如下：

1、大数据系统架构师：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2、大数据系统分析师：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市烂并场 规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过 8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等 都是产业发展中亟待解决的问题。

根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求 状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。

② 大数据都有哪些就业方向

大数据是IT行业的新宠，前景好，薪资高，越来越多的人想要转行大数据，开始学习大数据，但是对于转型着来说，面对全新的行业，它的就业前景怎么样呢，学了大数据又能从事哪些工作呢？

大数据行业人才稀缺，市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万，而实际上整个行业人才需求超100万，可谓人才缺口巨大。而且，大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据也是这些新兴技术的基础，未来大数据还将成为全行业的基石。

大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业，而大数据作为IT行业的新宠，高薪也是很常见的。目前，大数据行业的平均月薪能够在15K-20K左右，非常优秀的大数据人才月薪30K也是有的，所以说大数据也是个高薪的职业。

对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类，一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。

2、Hadoop开发工程师

信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI（即商务智能）的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。

3、信息架构工程师

信息架构师需要懂得如何定义和存档关键元素，确保以最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。当然，这也就是信息架构工程师的工作。

4、大数据分析师

大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。

其实这些岗位还只是大数据行业的一部分，由于目前大数据的利用还在不断探索研究中，未来还将有更多细分领域应用到大数据，也会增加更多的就业机会，所以，让我们继续关注大数据行业，拭目以待吧！

③ 大数据毕业后去什么岗位就业 哪些工作前景最好

大数据毕业后的工作方向有：大数据维护、研发、架构工程师方向的工作;所涉及的职业岗位为：大数据工程师、携激大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

大数据毕业可以从事哪些工作

信息架构工程师工作：信息架构师需要懂得如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。

数据规划师工作：数据规划师在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。

大数据分析师工作：大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持。

大数据专业发展前景好吗

大数据相关岗位有个几年的工作经验薪资过万是很容易得，有的岗位工资翻了一番，大数据工作岗位工资确实是高。在北上广这些城市工资还能往上提，高学历和丰富的大数据工作经验都是加分项。

随着互联网人工智能的发展，大数据人才需求也会更多，大家所熟知的社交卜隐余、购物平台都运用大数据技术对用户行为爱好做定向推荐。大数据发展的趋势型滚只会越来越好，大数据岗位工资上万不是很难。

需要掌握的技术也比较多，以大数据开发工程师工作为例，一般都要求熟练掌握hadoop生态的大数据开发工具，包括Spark，Hbase，Hive,Hudi，ElasticSearch，Flink，Canal等，精通至少一门编程语言(Java,Scala,Python)。有技术在手高薪就业真不是难事，特别是大数据专业，发展前景好、人才需求大，一般刚出来的实习工资都在7-13k，在it行业算是顶尖的了。

所以说大数据岗位薪资是挺高的，月入过万也只是起步。大数据是需要有一定的编程开发基础的，0基础转行需要慎重考虑。知识经验都掌握在手就不怕没有高薪的工作了。

④ 大数据技术的就业方向 找什么工作好

大数据技术专业毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域工作。

大数据做做什么工作前景好吃香

此燃(1)大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

(2)大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。他们熟悉工具或算法、编程、包装、优化或者部署不同的MapRece事务。他们以大数据技术为核心，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案，大数据应用开发工程师岗位前景广阔。

(3)大数据分析师：运用算法来解决分析问题，并且从事大数据挖掘工作。他们最大的本事就是能够让数据道出真相;此外，他们还拥有某个领域的专长，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。

大数据技术专业毕业做哪些工作

大数据技术工作方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。

1、Hadoop大数据开发方向工作

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

2.、数据森悉虚挖掘、数据分析机器学习方向工作

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

3.、大数据运维云计算方向工作

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随陆笑大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的工作机遇。

⑤ 大数据就业方向

该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。
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。

⑥ 数据科学与大数据技术专业好找工作吗除了做数据分析，还有哪些就业方向

数据科学和大数据技术专业无论是现在还是未来都有非常好的就业前景

数据科学和大数据技术专业非常有用，如今数据是企业单位非常宝贵的资源，大数据分析技术也在不断的提升，对于企业的经营管理、销售业绩的提升、如何降低成本等等都需要这方面的人才。可以说数据科学和大数据技术专业已经在各企业中发挥着重要的作用，如今这个专业技术已经在互联网、金融机构、交通运输、航空航天、医疗、国际等许多领域有非常广的应用。

到了2030年的时候，大数据和相关产业规模已经达到上万亿，大数据产业已经是重要的新经济增长点，因此市场对于这方面的技术人才有很大的需求，如今国家大数据人才仅仅只有40多万，未来三到五年期间这方面的人才将缺少150万。正因为人才的缺乏导致这个领域的薪水比较高，仅仅以HADOOP开发工师的薪水为例，刚刚入门就达到8千，随着技术的发展，可以达到年薪30-50万。

大数据专业在就业岗位和待遇方面都非常可观，但是前提需要人们有扎实的基础和保持不断学习的新技术的心态，如今的互联网时代框架技术永远都在不断的前进，因此人们要不断的学习进步才可以不被这个社会所淘汰。

⑦ 学习数据科学的就业方向有哪些

学习数据科学的就业方向有很多，以下这些是比较热门的职业：

1、数据分析师。数据分析师侧重于利用统计学、数学等知识进行数据挖掘，日常的主要工作内容为收集数据、清洗数据、然后做一些分析或可视化处理，对编程语言有一定的要求，如R，Python，Javascript，C/C++，SQL等。

2. 商业分析师。商业分析师和纯数据科学家都是使用数据的专家，但工作内容是有比较大差别的。通常，商业分析师要对某专业领域具有深入的了解和深刻的认识，商业敏感度高，擅长于从某一领域的数据中挖掘信息，以此评估过去、现在和未来可能的经营业绩。确定最有效的分析模型和途径，为商业用户提供和解释解决方案。

3.数据工程师。作为一个新兴的职业类型， 数据工程师更倾向于掌握 “战术层面” 的具体数据技能，专注于使数据可用并能够在生产环境中对数据进行处理，如具体的编程语言、操作系统与数据库等；而数据科学家更倾向于“战略层面”的数据技能，如数据分析、数据挖掘、统计分析、机器学习等。

想要了解更多关于数据分析师就业方向的信息，可以咨询一下CDA认证机构。CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

⑧ 数据科学与大数据技术就业方向

数据科学与大数据技术就业方向：

分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

管理类岗位

产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。

运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。

⑨ 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。

⑩ 什么岗位适合转行做数据分析

转行做数据分析师，和一个人的从事的岗位没有太大的关系，因为说到的是“转行”，就是从一个和数据分析相关性或交集程度很弱的行业，转到数据分析这个行业。

如果你现在的岗位是在做报表分析或产品市场分析，或者电商、金融行业的市场定位以及产品的分析设计等等，并没有直接和数据分析打交道，那这不算是转行，顶多是学习了一门新的技能，在原有的基础上，提升了自己的综合实力，为自己博得了增值的砝码。

如果你学生时期本身就是学习数理统计或计算机相关专业，那么恭喜你，相对来说你会学得比较容易上手，比较轻松一点。

不过，这只是简单的从过去的知识背景出发，但不能代表全部，学习数据分析时，学习者的兴趣、耐心和决心都是相辅相成，缺一不可，很多人一开始对数据分析非常的有兴趣，但在慢慢地学习过程中，却觉得数字过于枯燥，无法坚持不下来，最终就不了了之了，这样即使背景再强大也是于事无补的。

所以，如果你打算转行数据分析，就一定要想得清清楚楚，一切事物都是有风险的，谁都无法预测未来会变成什么样，但有时候人是需要一些果断的（不是冲动），想好了就不犹豫。