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大数据以后做些什么

发布时间:2024-02-07 23:48:37

❶ 学大数据可以从事什么职业

1、数据分析师。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。

2、 数据架构师。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作 ,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位,需要具备较强的业务理解和业务抽象能力,具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力,对调度系统,元数据系统有非常深刻的认识和理解,熟悉常用的分析、统计、建模方法,熟悉数据仓库相关技术,如 ETL、报表开发,熟悉Hadoop,Hive等系统并有过实战经验。

6、Hadoop运维工程师

你需要具备的技术知识:平台大数据环境的部署维护和技术支持, 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析,应用安全、数据的日常备份和应急恢复。

7、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

Hadoop开发工程师需要具备的技术:基于hadoop、hive等构建数据分析平台,进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务,应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术,对海量数据进行挖掘,发现其潜在的关联规则,对hadoop、hive、hbase、Map/Rece相关产品进行预研、开发,Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析, Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升,不断提高系统运行效率。

8、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。从网络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。

❷ 学习完大数据可以从事什么方面的工作

大数据是众多学科与抄统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是计算机一类的专业。分布比较广,应用行业较多。


零售业:主要集中在客户营销分析上,通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等,以便商场做好更合理商品、货架摆放,规划市场营销方案、产品推荐手段等。


金融业:在金融行业里头,数据即是生命,其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。


医疗业:通过大数据可以辅助分析疫情信息,对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中,可提高诊断准确性和药物有效性等。


制造业:该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析,在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤,并且及时改善产品的制造与组装的流程。

❸ 大数据毕业后去什么岗位就业

如下:

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MapRece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。

大数据人才稀缺,前景广阔。

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。

❹ 报考大数据以后就业哪方面

大数据专业就业方向 出来后做什么工作

大数据专业就业方向有:大数据开发方向。所涉及的职业岗位为大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

大数据专业就业方向 出来后做什么工作

1大数据专业就业方向有哪些

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、大数据可视化工程师

大数据可视化是通过图形、图像处理、计算机视觉表达和用户界面对数据进行可视化解释。它涵盖了广泛的技术方法,并且对工程师的能力要求较高。可视化作为数据分析后的可视化呈现,在很多领域都发挥着重要作用,可视化工程师的前途一片光明。

2大数据就业前景好吗

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。

从近几年招聘情况来看,大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。

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,读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发,在5G通信的推动下,未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖,这个过程会全面促进大数据平台的发展。

❺ 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位

大数据开发工程师可以从事以下岗位:

1. 大数据工程师:负责搭建大数据平台、开发和优化数据处理系统和数据仓库。

2. 数据架构师:负责设计和管理企业的数据架构,确保数据在系统中的完整性和一致性。

3. 数据仓库架构师:负桥顷李责设计和开乎源发数据仓库,使商业智能系统从中获取可靠数据以支持业务决策。

4. 数据科学家:利用数据分析和统计技术帮助企业敏迟发现数据中的重要信息,提供商业洞察。

5. 机器学习工程师:建立机器学习系统以自动化数据分析和预测,提供高效率和精度。

6. 数据分析师:负责分析和解释数据,评估业务决策并提供指导建议。

7. 数据治理专员:开发和执行数据治理策略,确保数据质量和信息安全。

8. 数据质量工程师:负责创建和执行数据质量检查和验证规则,保证数据准确性和完整性。

9. 数据基础架构工程师:管理和优化企业数据基础设施的表现和可靠性,以支持各种业务用例。

10. 大数据系统管理员:监测和维护大数据平台性能,并对系统中的错误进行排除,确保系统满足业务需求。

❻ 大数据毕业后去什么岗位就业

大数据就业方向主要有: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,具体岗位如下:

01大数据开发工程师

该工作岗位主要负责企业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。还要根据自己的工作安排高效、高质地完成代码编写,确保符合前端代码规范;梳理整体业务指标,开发可视化报表。

04大数据运维工程师

运维工程神亩告师的基本职责就是是负责企业服务的稳定性,确保企业服务可以24小时不间断地为用户提供服务,负责维护并确保耐友整个服务的高可用性,同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率。

并且在出现问题时需要处理大数据平台的各类异常和故障,确保系统平台的稳定运行。

05大数据挖掘工程师

数据挖掘的工作就是负责从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中有用信息,然后辅助企业做出各种决策,让企业的决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。



❼ 大数据的就业方向

总的来说大数据领域有几大细分 1 数据清洗、收集、爬虫 //偏脚本、爬虫能力 2 数据回分析 //偏业务答,偏SQL,偏分析能力 3 数据开发 //偏平台,偏工程化、后端开发能力 4 数据挖掘 //偏算法,偏挖掘能力 一般来说,数据分析的门槛最低,其次数据开发和爬虫类,门槛最高的是挖掘,当然薪酬也是相对较高的。 从应用开发入手,你可以往两个方向房展: 1 进一步熟悉架构,提升开发能力,往数据架构师转; 2 从应用工程化往挖掘工程师转,需要自己多学算法相关的知识;

❽ 学大数据可以从事什么职业

大数据可以从事大数据开发工程师、Hadoop开发工程师、数据挖掘、信息架构工程师、大数据分析师等等。

大数据的就业方向有哪些

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师:统计;精简到两类指标:PV和UV;精简到一句话就是:统计各种指标的PV和UV。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、数据挖掘

数尘枝老据被清理并准备好进行检查,就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的搭败过程。数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。

4、信息架构工程师

信息架构师需要懂得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,信息架构工程师的工作内容。

5、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派升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。

大数据的就业前景如何

《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。

当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师,而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明,高度稀缺的是数据分析人才,其供给指数最低,仅为0.05。并且其才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。

❾ 学大数据会有什么工作

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。

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