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大数据分析前景怎么样

发布时间:2024-02-09 11:40:34

大数据的就业怎么样

1.人才缺口大

大数据专业毕业以后主要从事大数据分析工作,该岗位目前人才缺口很大,学会大数据分析就等于拿到了入职大企业和高薪资大门的钥匙。根据统计显示,仅北京地区1天需求量达到15680个。

2.各行各业需求上涨

像金融,电商,游戏,医疗,未来教育,社交等行业都需要大数据分析人员袜扰,需求量很大。

3.大城市机会多工资高

大数据专业人才的需求主要集中在一线一线城市,在大城市学到的东西更多,同样薪资水平也高,北京地区的大数据分析平均月工资就达到了20050元。

从人才缺口和需求上涨到高薪就业,都体现出了大数据专业是一个就业前景很好的专业。

大数据专业就业三大方向

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。

大数据专业人才就业薪资

1基础人才:数据分析师

北京数据分析平均工资:?0?610630/月,取自15526份样本,较2016年,增长9.4%。

数据分析师岗位职责

业务类别:技术

业务方向:数据分析

工作职责:

1.根据公司产品和业务需求,利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析,建设征信分析模型并优化,为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持;

2.负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测;

3.参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;

4.整理编写商业数据分析报告,及时发现和分析其中变化和问题,为业务发展提供决策支持;

5.独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控;

6.参与编写项目相关文档。

教育背景:

学历:本科其它:

经验要求:工作经验:3-5年

任职要求:

1.统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历;有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识;

2.熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件(SAS、R、Python等的一种或多种),能熟练使用SQL读取数据;

3.使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法;

4.3年以上数据分析工作经验,征信从业背景人员优先;

5.具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑;

6.主动性强,有较强的责任心,积极向上的工作态度,有团队协作精神。

能力素养:

良好的分析、归纳和总结能力,善于分析、解决实际问题;主动性强,有较强的责任心,积极向上的工作态度,有团队协作精神。

2大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资:?0?630230/月。

大数据开发工程师/专家岗位指责(引自滴滴出行):

职位描述:

1、构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;

2、服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量;

3、深入源码内核改进优化开源项目,解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题,参与到开源社搏咐区建设和代码贡献;

岗位要求:

1、计算机或相关专业本科以上学历(3年以上工作经验);

2、精通C/Java/Scala程序基好纯开发(至少一种),熟悉Linux/Unix开发环境;

3、熟悉常用开源分布式系统,精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码;

4、有大规模分布式系统开发、维护经验,有故障处理能力,源码级开发能力;

5、具有良好的沟通协作能力,具有较强的分享精神;

6、对Ku、Kylin、Impala、,github等系统有深入使用和底层研究者加分;

⑵ 大数据好就业吗

大数据比较好就业。

学大数据是很好找工作的,就业方向比较多,比如大数据开发、大数据分析、系统研发烟可以从事的岗位有大数据开发工程师、大数据分析师、大数据系统研发工程师等。因此,该专业的就业方向多,前景也是十分光明的。

大数据专业的就业前景是非常好的,大数据时代,是专业人才稀缺的时代,作为一个新兴技术领域,行业内的“老专家”很少,很多两三年经验的工作从业者,就已经可以说是资格很老了,而国内高校的大数据专业毕业生,远不能满足市场需求。

大数据的就业方向:

1、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此顷、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。

2、大数据分析师:

大数据分析师需要对海量的大数据做慧扒物分析、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。



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