大数据的就业岗位有哪些

1. 大数据的就业岗位有哪些

介绍大数据专业工作岗位，就业前景，福利待遇等

2. 大数据可以从事哪些职位，大数据就业方向有哪些

大数据行业就业指南：三大方向 ，十大职位。大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
十大职位：一、ETL研发；二、Hadoop开发；三、可视化（前端展现）工具开发；四、信息架构开发；五、数据仓库研究；六、OLAP开发；七、数据科学研究；八、数据预测（数据挖掘）分析；九、企业数据管理；十、数据安全研究。

3. 大数据可以从事哪些职位，大数据就业方向有哪些

随着互联网技术的不断发展，越来越多的人了解到大数据、云计算、数据库等IT相关热词，提到大数据更是人人都道一句前途无限。2016年部分高校同样开设了大数据课程，
那么大数据专业到底有哪些就业岗位呢？
说是就业岗位，其实就是探讨大数据专业有哪些发展方向！在大数据领域，毕业的毕业生有着非常非常非常广泛滴就业选择，也就是说你只要不瞎造、好好学（当然这是大前提，好好学！好好学！好好学！）高薪就是唾手可得。
在硅谷，入门级的数据科学家收入是6位数，嗯，对，是美元为单位；在国内相关入门级人才薪资也都在8K往上，等你再过了两年有了工作经验，那不得了，年纪轻轻年薪过30万。
扯远了，说正题，大数据专业有哪些就业岗位？
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
这三个只是发展方向，每一个方向还可以衍生出不同的岗位，总而言之，既然选择了大数据，就好好学，你的努力不会辜负你！2020年了，还不来学大数据！

4. 大数据专业有哪些就业岗位？

1、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。
2、数据分析师
进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
3、数据挖掘工程师
商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据库开发
设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
最后，不论是从事大数据开发岗位，还是大数据运维和大数据分析岗位，这些岗位对于从业者的要求也都比较高，尤其要注重动手实践能力的培养，所以大数据专业的学生一方面要尽量丰富自身的知识结构，另一方面还需要注重动手实践能力的培养。

5. 大数据行业就业三大方向和十大职位介绍

 大数据行业就业三大方向和十大职位介绍
                    　　当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随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职业机遇。
    
  　　思数云计算和大数据服务中心，简称思数云（隶属于北京思数科技有限公司），是国内专业大数据分析培训、咨询机构。中国云计算大数据处理委员会、与中科院软件所、清华大学以及Google、Yahoo、腾讯、阿里、移动研究院等大数据技术人员一起合作，在2012年组建了”NewBI-思数云服务”大数据服务中心。
  　　思数云从长期实践总结出大数据主要的三大就业方向： 大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
  　　从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较 新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。
  　　 一、ETL研发 
  　　随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
  　　ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
  　　目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。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。
  　　 二、Hadoop开发 
  　　Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的'存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
  　　 三、可视化（前端展现）工具开发 
  　　海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
  　　可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
  　　过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
  　　 四、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。
  　　 五、数据仓库研究 
  　　数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
  　　数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
  　　 六、OLAP开发 
  　　随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
  　　OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
  　　 七、数据科学研究 
  　　这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
  　　总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
  　　 八、数据预测（数据挖掘）分析 
  　　营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
  　　 九、企业数据管理 
  　　企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
  　　 十、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。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。
    
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6. 大数据可以从事哪些职位，大数据就业方向有哪些

1、大数据分析师 分为2个方向 偏业务是需要懂一些数据统计、ETL等知识；偏技术就是精通数据建模和算法
2、大数据挖掘师/算法工程师 这个度岗位要求较强的编程能力，精通数据建模、机器学习还有算法实现
3、大数据工程师 这里分为Hadoop工程师、知Spark工程师、Flink工程师这三大类
4、大数据运维工程师 服务的稳定和不间断地为用户提供优化
5、大数据仓库工程师 负责道数据仓库设回计、建模、规范以及研发工作
6、大数据产品经理 这个岗位只要是负责大数据产品的规划和落地【摘要】
大数据可以从事哪些职位，大数据就业方向有哪些【提问】
1、大数据分析师 分为2个方向 偏业务是需要懂一些数据统计、ETL等知识；偏技术就是精通数据建模和算法
2、大数据挖掘师/算法工程师 这个度岗位要求较强的编程能力，精通数据建模、机器学习还有算法实现
3、大数据工程师 这里分为Hadoop工程师、知Spark工程师、Flink工程师这三大类
4、大数据运维工程师 服务的稳定和不间断地为用户提供优化
5、大数据仓库工程师 负责道数据仓库设回计、建模、规范以及研发工作
6、大数据产品经理 这个岗位只要是负责大数据产品的规划和落地【回答】

7. 大数据的就业岗位有哪些

1、大数据开发工程师
大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop
、spark、storm开发、hive
数据库、Linux
操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。
2、大数据分析师
大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
3、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用
MapReduce
写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
4、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
大数据可视化工程师岗位职责:1、
依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、
依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、
依据方案和技术选型制作可视化样例。4、
配合视觉设计人员完善可视化样例。5、
配合前端开发人员将样例组件化。

8. 大家觉得大数据就业方向主要有哪几个呢？