发布网友 发布时间:2022-04-23 06:18
共11个回答
热心网友 时间:2022-04-14 06:02
方向:大数据开发方向,数据挖掘、数据分析和机器学习方向,大数据运维和云计算方向
就业岗位:
1、大数据工程师
大数据工程师的话其实包涵了很多,比如大数据开发,测试,运维,挖据等等,各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘,平均工资也在11643元。
2、Hadoop开发工程师
职位描述:参与优化改进新浪集团数据平台基础服务,参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,*实时查询分析系统的构建优化。
3、大数据研发工程师
职位描述:
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;服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量。
4、大数据架构师
大数据架构师的招聘岗位有1446个,从招聘的薪资来看,大数据架构师基本薪资都是15K~60K,大数据架构师的薪资可以说是相当可观的,在大数据行业里,大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的,所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。
5、大数据分析师
工作职责: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;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。
热心网友 时间:2022-04-14 07:20
大数据行业就业方向和职业热心网友 时间:2022-04-14 08:55
您好,大数据就业的岗位还是很多的,总结一下主要有7大类:
1、大数据分析师
分为2个方向 偏业务是需要懂一些数据统计、ETL等知识;偏技术就是精通数据建模和算法
2、大数据挖掘师/算法工程师
这个岗位要求较强的编程能力,精通数据建模、机器学习还有算法实现
3、大数据工程师
这里分为Hadoop工程师、Spark工程师、Flink工程师这三大类
4、大数据运维工程师
服务的稳定和不间断地为用户提供优化
5、大数据仓库工程师
负责数据仓库设计、建模、规范以及研发工作
6、大数据产品经理
这个岗位只要是负责大数据产品的规划和落地
7、大数据架构师/资深大数据架构师
这个就是全能的大数据岗位,技术要求是非常全面的,更多的站在架构角度出发
热心网友 时间:2022-04-14 10:46
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2019年的秋招情况来看,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。热心网友 时间:2022-04-14 12:54
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;
大数据分析类人才。
大数据十大就业职位:
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加,企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道,从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发,主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前,ETL行业相对成熟,相关岗位的工作生命周期比较长,通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储,MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大,而传统BI的数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
三、可视化(前端展现)工具开发
海量数据的分析是个大挑战,而新型数据可视化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据,经过时间考验,完全可扩展的,功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合,以用来构建极其丰富的用户界面。
过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解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。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用,数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆(M)字节及千兆(G)字节过渡到现在的兆兆(T)字节和千兆兆(P)字节,同时,用户的查询需求也越来越复杂,涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录,而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理(OLAP)系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
这一职位过去也被称为数据架构研究,数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。因此,数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能,能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
总的来说,数据科学家是分析师、艺术家的合体,需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测(数据挖掘)分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗 和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。然后,通过报表和分析技术,数据被切片、切块,并交付给成千上万的人。担当数据管家的人,需要保证 市场数据的完整性,准确性,唯一性,真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验,具备运维管理方面的知识和能力,对企业传统业务有较深刻的理解,才能确保企业数据安全做到一丝不漏。
热心网友 时间:2022-04-14 15:19
那要看你是哪方面的专业了,大数据概念太泛泛,不好定位啊,大数据行业包含了计算机软件、硬件、网络等都有涉及啊,比如大数据存储、大数据分析,大数据挖掘,大数据传输等;大数据存储,可能指的是服务器建设、维护那一块内容,需要硬件支持,需要懂得服务器方面的软硬件知识;大数据挖掘,指的是某种搜索算法,反正能够在大量数据中快速准确的检索到所要的信息的方法,是指大数据挖掘;大数据分析,那就广泛了,各种分析,统计等,最好是懂软件、懂数学、懂统计学、还有懂那种行业数据的人,才做的好,如果换个不懂那个行业的人做分析,可能就做不要,因为每个行业的数据都不一样,你不可能一个模型通用所有行业;大数据传输么,就得懂网络了,有线的无线的,长距离的,短距离的,加密的等等。。。热心网友 时间:2022-04-14 18:00
事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。热心网友 时间:2022-04-14 21:15
学生一般计算机专业或专业技能都很高,拥有大数据基础的学习课程,学习大数据相对容易。计算机专业有一定的编程基础,进入学校时将通过基础考试。大数据很难培养入学考试吗?事实上,基本的编程能力测试,考试通过后可以直接研究大数据培训课程,学习周期和学习成本也会相应降低;虽然没有统计专业的学生java基础,但是基于统计学的大数据是一个专业性强的逻辑思维,专业的统计计算,对学生的公式数据更容易理解。热心网友 时间:2022-04-15 00:46
现在电脑技术发展迅速,相关专业就业岗位都是非常多的,像大数据与云计算就业岗位主要有:银行证券、互联网企业、房地产公司等从事运维、网络安全、系统维护、服务器运维、优化、网站开发、云部署等等相关专业岗位。热心网友 时间:2022-04-15 04:34
大数据就业方向有哪些?看到了大数据的就业前景及就业薪资,相信很多人都对大数据技术跃跃欲试,想要学习大数据技术。认为在学习大数据之前,你还需要了解一下大数据的就业方向有哪些?毕竟我们学习大数据就是为了以后的就业,在掌握了大数据的就业方向之后,我们也可以明确自己的学习目标!热心网友 时间:2022-04-15 08:39
今天主要给大家说说大数据分析行业的就业方向,大数据分析怎么学,怎么入门。很多同学知道这个很火,但是不清楚这是干啥的。今天就先给大家讲大数据分析工程师。
当下,大数据分析方面的就业主要有三大方向:一是数据分析类大数据人才,二是系统研发类大数据人才,三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。
对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
一、ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。剖析大数据分析就业前景
二、Hadoop开发
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。
随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
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。 主要涉及的技术有:Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等。
三、可视化工具开发
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解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。
五、数据仓库研究
为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。大数据分析是什么
六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。大数据分析12大就业方向
八、数据预测分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。
十、数据安全研究
数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
十一、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。
作为一名大数据分析师、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,一个优秀的大数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
十二、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。
大数据分析培训课程培养的是德智体美全面发展,具有良好的职业道德和创新精神,且掌握计算机技术、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,熟悉大数据处理和分析技术,面向大数据平台建设与服务企业的技术人才。
1、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;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为:大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位:大数据运维工程师;
这三个方向精通任何方向之一者,均会前(钱)途无量。
就目前来看一般都是大企业对大数据挖掘分析的需求更多,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!