除了数据分析还能做什么

① 大数据学出来做什么工作 就业方向有哪些

大数据学出来可以从事的工作以及就业方向主要包括以下几点：

1. 大数据开发工程师：

   • 岗位描述：专注于大数据技术的开发与应用，如使用Hadoop、Spark、Kafka等技术进行大规模数据的处理和分析。
   • 工作内容：包括但不限于数据清洗、数据转换、数据存储以及数据平台的建设和维护。

2. 数据分析师/科学家：

   • 岗位描述：利用统计学、数学和计算机科学的知识，从大量数据中提取有价值的信息和洞察。
   • 工作内容：进行数据挖掘、模型建立、预测分析以及数据可视化等工作，为企业的决策提供支持。

3. 机器学习工程师：

   • 岗位描述：专注于机器学习算法的研究与应用，利用算法对数据进行预测和分类。
   • 工作内容：包括模型训练、参数调优、算法实现以及机器学习平台的搭建和维护。

4. 数据可视化专家：

   • 岗位描述：将复杂的数据转化为直观的图表和图像，以便更好地理解和分析数据。
   • 工作内容：设计数据可视化方案，使用可视化工具创建数据报告和仪表盘。

5. 大数据架构师：

   • 岗位描述：负责大数据系统的整体架构设计，确保系统的高可用性、可扩展性和安全性。
   • 工作内容：包括数据架构设计、技术选型、系统优化以及性能监控等工作。

6. 数据治理专家：

   • 岗位描述：确保数据的质量、安全性和合规性，制定和执行数据管理的政策和流程。
   • 工作内容：包括数据标准制定、数据质量监控、数据安全防护以及数据合规性审查等工作。

大数据专业的就业前景非常好，因为大数据技术已经成为企业和组织决策的重要依据，对于具备大数据分析和处理能力的人才需求非常高。此外，随着大数据技术的不断发展和演进，对于具备大数据技术知识和技能的专业人才的需求也在不断增加。因此，选择大数据领域的就业方向是明智的，对于有兴趣和热衷于数据分析、数据处理和数据挖掘的人来说，将拥有广阔的就业前景和机会。

② 学大数据以后可以做什么工作

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、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。

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。

3. 数据挖掘工程师。

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，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。

成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-rece等。

4. 数据算法工程师。

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapRece、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。

5. 数据产品经理。

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。

需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。

③ 数据科学与大数据技术专业好找工作吗除了做数据分析，还有哪些就业方向

数据科学和大数据技术专业无论是现在还是未来都有非常好的就业前景

数据科学和大数据技术专业非常有用，如今数据是企业单位非常宝贵的资源，大数据分析技术也在不断的提升，对于企业的经营管理、销售业绩的提升、如何降低成本等等都需要这方面的人才。可以说数据科学和大数据技术专业已经在各企业中发挥着重要的作用，如今这个专业技术已经在互联网、金融机构、交通运输、航空航天、医疗、国际等许多领域有非常广的应用。

到了2030年的时候，大数据和相关产业规模已经达到上万亿，大数据产业已经是重要的新经济增长点，因此市场对于这方面的技术人才有很大的需求，如今国家大数据人才仅仅只有40多万，未来三到五年期间这方面的人才将缺少150万。正因为人才的缺乏导致这个领域的薪水比较高，仅仅以HADOOP开发工师的薪水为例，刚刚入门就达到8千，随着技术的发展，可以达到年薪30-50万。

大数据专业在就业岗位和待遇方面都非常可观，但是前提需要人们有扎实的基础和保持不断学习的新技术的心态，如今的互联网时代框架技术永远都在不断的前进，因此人们要不断的学习进步才可以不被这个社会所淘汰。

④ 大数据毕业后可以从事什么工作

学大数据从事的职业常常分为大数据系统研发人员、大数据应用开发人员和大数据分析人员，常见的职业有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工亩毁程师等等。
以下是学大数据可以从事的职业介绍：
1、数据分析师：从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。
2、数据架构师：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。
3、数据应用师：用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据并颂分析结论推动企业内部做出调整。将数据还原到产品中，为产品所用。
4、数据挖掘工程师：从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息，使企业决策智能化、自动化，提高企业工作效率，减少错误决策的可能性。需要具备深厚的统计学基础，需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。
5、数据算迅蔽备法工程师：负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。需要具备扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapRece、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟练掌握一门编程语言。