大數據能在哪些行業任職

㈠ 大數據都有哪些就業方向

大數據領域的就業崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋。

大數據是目前互聯網行業的新興領域，人才需求大，薪資高，學好大數據之後，能夠勝任的崗位也是很多的，比如大數據開發工程師、大數據分析師、大數據運維工程師、Spark工程師、Python爬蟲工程師等等。我有全套大數據視頻課資料+軟體安裝包，自取自學。

大數據學習內容主要有：

①javaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力。祝你學有所成，望採納。

㈡ 大數據技術與應用就業方向 有哪些崗位

大數據領域可以說是未來發展幾大領域當中比較有前景的領域之一，畢業之後就業的前景也是比較好的，比如說我們現在熟知的阿里巴巴就在從事著大數據領域。

就業方向有兩個去向

（1）行業客戶：對大數據處理有需求的各行業部門，如銀行、商業機構、電信、電商公司等，從事數據採集、管理、分析與挖掘工作

（2）專業公司：專門為行業客戶提供大數據服務的專業化公司，比如管理咨詢公司，信息咨詢公司、還有從事大數據技術和產品研發與服務的高科技公司，如網路、阿里、騰訊等。

具體的崗位有

（1）大數據工程師：從事數據採集與管理工作，需要較強的IT專業能力，這個崗位也有很多別名，如hadoop工程師、javag工程師（大數據）、ETL工程師等，關鍵看其崗位職責和技能需求，別看名字。應屆生月薪平均在10k以上，

（2）大數據分析師：從事數據資源開發與利用，主要工作是數據分析、和數據挖掘，能出圖表、出報告。需要數量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用編程的方式靈活進行數據分析，就更好了，比如python或R. 這個崗位也有別名，比如數據分析師，商務智能分析師。應屆生月薪大約在8k以上。

（3）演算法工程師：從事機器學習，構建人工智慧模型，也稱機器學習工程師，在商業領域，也有稱為商務智能工程師的。該崗位需要很強的數學分析能力和編程能力，是三個崗位中的金領職位，也是月薪最高的職位，應屆生月薪目前在15K以上。

大數據的前景是非常好的

1、有一個體面的學歷

首先我們一定要知道大數據屬於高科技領域，在這方面所要求的起步是非常高的，所以應局畢業生應該盡量有一個較高的學歷，雖然高學歷並不能代表高能力，但這最起碼可以代表一個敲門磚，如果沒有高學歷的話是很難進入這個行業的，因此我建議大家在這方面要多努力一下。

2、有真本領

僅僅有一個體面的學歷是不夠的，想要找到一份好的工作，而且非常有發展的話，需要有一定的真本領，也就是說我們在這個領域方面的專業技術一定要非常強，上面我們所提到的王堅就是在計算機領域非常厲害的一個人，因此我建議大家多注重一下自己專業技能的鍛煉。

3、有推薦人

在畢業之後想要快速的在一家非常好的公司就業的話，我建議最好的方法是有一個推薦人幫助你推薦一下，對於人脈資源比較貧乏的大學生來說，我們可以在實習階段多幫別人做一做事，用以打通我們的人脈關系，這樣在就業的時候會顯得更加容易一些。

㈢ 大數據都有哪些就業方向

大數據就業方向一、數據存儲和管理

大數據都是從數據存儲開始。這意味著從大數據框架Hadoop開始。它是由Apache Foundation開發的開源軟體框架，用在計算機集群上分布式存儲非常大的數據集。

顯然，存儲對於大數據所需的大量信息至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些數據集中到某種形成/管理結構中，以產生洞察力。因此，大數據存儲和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平台是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。

大數據就業方向二、數據清理

在企業真正處理大量數據以獲取洞察信息之前，先需要對其進行清理、轉換並將其轉變為可遠程檢索的內容。大數據往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。

在這個時代，數據的清理變得更加必要，因為數據可以來自任何地方：移動網路、物聯網、社交媒體。並不是所有這些數據都容易被「清理」，以產生其見解，因此一個良好的數據清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的數據視為是一種可接受的大數據系統與真正出色的數據系統之間的競爭優勢。

大數據就業方向三、數據挖掘

一旦數據被清理並准備好進行檢查，就可以通過數據挖掘開始搜索過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的過程。

數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。數據挖掘解決方案通常非常復雜，但力求提供一個令人關注和用戶友好的用戶界面，這說起來容易做起來難。數據挖掘工具面臨的另一個挑戰是：它們的確需要工作人員開發查詢，所以數據挖掘工具的能力並不比使用它的專業人員強。

㈣ 大數據就業崗位有哪些 畢業能幹什麼

大數據就業崗位主要圍繞數據價值化來展開，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據分析、數據安全、數據應用等諸多方面。

大數據就業崗位

從大的崗位劃分上來看，當前大數據崗位可以分為開發崗、演算法崗（數據分析）、運維崗等，開發崗的任務涉及到兩大方面，其一是完成業務實現，其二是完成數據生產，目前很多傳統軟體開發任務正在逐漸向大數據開發過渡，這也導致當前大數據開發崗的人才需求量更大一些。從事大數據開發崗，還需要重點學習雲計算相關的知識，尤其是PaaS。

演算法崗與場景也有非常緊密的聯系，但是由於演算法崗對於從業者的要求比較高，所以要想從事演算法崗往往需要較高的學歷做支撐。由於演算法崗的崗位附加值比較高，所以很多研究生，包括博士研究生都比較熱衷於演算法崗，這導致演算法崗的競爭非常激烈。另外，當前由於人工智慧技術的落地應用依然存在一定的瓶頸，所以演算法崗目前也有所降溫。

大數據運維崗的人才需求量也相對比較大，大數據運維崗的覆蓋面也非常廣，數據採集、管理、存儲、安全、大數據平台搭建等內容都可以歸類到大數據運維崗，而且從事運維崗位還需要掌握大量的網路知識和伺服器知識。

大數據的就業方向

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師，很多公司都在招聘的熱門技術人才，工資也是相對於其他方向更高一些。想要成為大數據開發工程師需要掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等技術。

2、大數據分析師

大數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，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。

3、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，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++，我自己用Python或者Java比較多。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。

4、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。

㈤ 大數據都有哪些就業方向

大數據主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類，熱門崗位包括大數據系統架構師（大數據平台搭建、系統設計、基礎設施），大數據系統分析師（利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用），數據分析師（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，實現數據的商業意義），大數據可視化工程師（依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案，選擇合適的可視化技術，製作可視化樣例）等。

㈥ 大數據專業有哪些就業崗位

「大數據專業畢業後就業崗位主要有大數據架構師、大數據演算法工程師、大數據運營維護工程師、數據分析師/挖掘師等。」

㈦ 大數據畢業後去什麼崗位就業

大數據的擇業方向有大數據開發方向、數據挖掘數據分析和機器學習方向、大數據運維和雲計算方向，主要從事互聯網行業相關工作。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

工作崗位列舉幾個熱門：

初級大數據離線處理，薪資10000-13000；

Spark開發工程師，薪資14000-16000；

Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；

大數據開發工程師，薪資20000+。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

㈧ 大數據畢業後去什麼崗位就業

如下：

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師，很多公司都在招聘的熱門技術人才，工資也是相對於其他方向更高一些。想要成為大數據開發工程師需要掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等技術。

2、大數據分析師

大數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，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。

3、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，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++，我自己用Python或者Java比較多。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。

大數據人才稀缺，前景廣闊。

大數據行業人才稀缺，市場需求量大。目前大數據行業人才僅為50萬，而實際上整個行業人才需求超100萬，可謂人才缺口巨大。而且，大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廣泛。大數據在金融、醫療、交通、電商、農業等多個行業都有應用。近年來人工智慧、物聯網也是迅速發展，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的基石。

大數據行業的薪資也是普遍較高的。IT行業本就是薪資較高的行業，而大數據作為IT行業的新寵，高薪也是很常見的。目前，大數據行業的平均月薪能夠在15K-20K左右，非常優秀的大數據人才月薪30K也是有的，所以說大數據也是個高薪的職業。