除了數據分析還能做什麼

① 大數據學出來做什麼工作 就業方向有哪些

大數據學出來可以從事的工作以及就業方向主要包括以下幾點：

1. 大數據開發工程師：

   • 崗位描述：專注於大數據技術的開發與應用，如使用Hadoop、Spark、Kafka等技術進行大規模數據的處理和分析。
   • 工作內容：包括但不限於數據清洗、數據轉換、數據存儲以及數據平台的建設和維護。

2. 數據分析師/科學家：

   • 崗位描述：利用統計學、數學和計算機科學的知識，從大量數據中提取有價值的信息和洞察。
   • 工作內容：進行數據挖掘、模型建立、預測分析以及數據可視化等工作，為企業的決策提供支持。

3. 機器學習工程師：

   • 崗位描述：專注於機器學習演算法的研究與應用，利用演算法對數據進行預測和分類。
   • 工作內容：包括模型訓練、參數調優、演算法實現以及機器學習平台的搭建和維護。

4. 數據可視化專家：

   • 崗位描述：將復雜的數據轉化為直觀的圖表和圖像，以便更好地理解和分析數據。
   • 工作內容：設計數據可視化方案，使用可視化工具創建數據報告和儀表盤。

5. 大數據架構師：

   • 崗位描述：負責大數據系統的整體架構設計，確保系統的高可用性、可擴展性和安全性。
   • 工作內容：包括數據架構設計、技術選型、系統優化以及性能監控等工作。

6. 數據治理專家：

   • 崗位描述：確保數據的質量、安全性和合規性，制定和執行數據管理的政策和流程。
   • 工作內容：包括數據標准制定、數據質量監控、數據安全防護以及數據合規性審查等工作。

大數據專業的就業前景非常好，因為大數據技術已經成為企業和組織決策的重要依據，對於具備大數據分析和處理能力的人才需求非常高。此外，隨著大數據技術的不斷發展和演進，對於具備大數據技術知識和技能的專業人才的需求也在不斷增加。因此，選擇大數據領域的就業方向是明智的，對於有興趣和熱衷於數據分析、數據處理和數據挖掘的人來說，將擁有廣闊的就業前景和機會。

② 學大數據以後可以做什麼工作

1. 數據分析師。

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。

2. 數據架構師。

數據架構師是負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作 ，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。

從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平台的資料庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。

3. 數據挖掘工程師。

一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。

成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟體之一，參與過完整的數據採集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和演算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-rece等。

4. 數據演算法工程師。

在企業中負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，將業務場景與模型演算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型演算法構建，整合等；制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范並落地實施。

需要具備的知識有：扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用演算法；熟悉大數據生態，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapRece、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規模並行計算的基本原理並具有實現並行計算演算法的基本能力。

5. 數據產品經理。

數據平台建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統計協助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發現數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發實施，並保證業務目標的實現；進行數據產品開發。

需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有扎實的分析理論基礎，精通1種以上統計分析工具軟體，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟體,熟練使用SPSS、SAS等統計分析軟體其中之一 ；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發流程 。

③ 數據科學與大數據技術專業好找工作嗎除了做數據分析，還有哪些就業方向

數據科學和大數據技術專業無論是現在還是未來都有非常好的就業前景

數據科學和大數據技術專業非常有用，如今數據是企業單位非常寶貴的資源，大數據分析技術也在不斷的提升，對於企業的經營管理、銷售業績的提升、如何降低成本等等都需要這方面的人才。可以說數據科學和大數據技術專業已經在各企業中發揮著重要的作用，如今這個專業技術已經在互聯網、金融機構、交通運輸、航空航天、醫療、國際等許多領域有非常廣的應用。

到了2030年的時候，大數據和相關產業規模已經達到上萬億，大數據產業已經是重要的新經濟增長點，因此市場對於這方面的技術人才有很大的需求，如今國家大數據人才僅僅只有40多萬，未來三到五年期間這方面的人才將缺少150萬。正因為人才的缺乏導致這個領域的薪水比較高，僅僅以HADOOP開發工師的薪水為例，剛剛入門就達到8千，隨著技術的發展，可以達到年薪30-50萬。

大數據專業在就業崗位和待遇方面都非常可觀，但是前提需要人們有扎實的基礎和保持不斷學習的新技術的心態，如今的互聯網時代框架技術永遠都在不斷的前進，因此人們要不斷的學習進步才可以不被這個社會所淘汰。

④ 大數據畢業後可以從事什麼工作

學大數據從事的職業常常分為大數據系統研發人員、大數據應用開發人員和大數據分析人員，常見的職業有數據分析師、數據架構師、數據挖掘工程師、數據演算法工畝毀程師等等。
以下是學大數據可以從事的職業介紹：
1、數據分析師：從事行業數據搜集、整理、分析方面的工作，依據數據做出行業研究、評估和預測。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析工具以及數據分析的營銷思維。
2、數據架構師：負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。
3、數據應用師：用常人能理解的語言表述出數據所蘊含的信息，並根據數據並頌分析結論推動企業內部做出調整。將數據還原到產品中，為產品所用。
4、數據挖掘工程師：從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中的信息，使企業決策智能化、自動化，提高企業工作效率，減少錯誤決策的可能性。需要具備深厚的統計學基礎，需要熟悉R、SAS、 SPSS等統計分析軟體。
5、數據算迅蔽備法工程師：負責大數據產品數據挖掘演算法與模型部分的設計，制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范並落地實施。需要具備扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用演算法，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapRece、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟練掌握一門編程語言。