大数据需要学什么 就业方向有哪些

对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类：一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。

大数据是当今的潮流与趋势，那么大数据需要学什么，又有哪些就业方向，箱变整理了相关内容，希望能够对您有所帮助。

大数据对口的职业 大数据技术说白了是干啥

大数据对口的职业 大数据技术说白了是干啥

大数据需要学什么 计算机基础、C语言、Html网页设计与制作、Ja编程、Oracle数据库管理与开发、大数据生态思维与决策等等，要想学精通，肯定是要有扎实的基础和实。

二是大数据挖掘、分析方向；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。

大数据就业前景分析 网络信息技术领域是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用的技术创新领域，是全球技术创新的竞争高地。大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术是最典型的3、政策支撑：在北上广深、杭州、厦门、成都等一线城市，当地人力保障局和保障局大力推动大数据人才孵化，给到企业大数据人才补贴政策，鼓励企业在职培训人才。会议也提出了：大力推动企业数字化产业经济转型、重视数据能源发展、重视数据人才培养，真正意义上贯彻落实大数据为企业带来的巨大价值。网络信息技术，创新驱动是其发展的原动力，新兴技术间的融合创新更是产业发展的主基调。

据商业联合会数据分析专业委员会统计，未来基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据专业就业方向及前景

对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类，一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。

大数据是IT行业的新宠，前景好，薪资高，越来越多的人想要转行大数据，开始学习大数据，但是对于转型着来说，面对全新的行业，它的就业前景怎么样呢，学了大数据又能从事哪些工作呢？

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。

大数据就业方向及相关岗位

那么对于大数据求学者，学了大数据到底能做什么工作呢？下面我们就具体说说几个大数据相关的岗位。

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，加剧了企最普遍同时需求也大的是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。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

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。

其实这些岗位还只是大数据行业的一部分，由于目前大数据的利用还在不断探索研究中，未来还将有更多细分领域应用到大数据，也会增加更多的就业机会，所以，让我们继续关注大数据行业，拭目以待吧！

大数据毕业后去什么岗位就业 哪些工作前景

专业岗位及主干课程

大数据毕业后的工作方向有：大数据维护、研发、架构工程师方向的工作;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。

四、信息架构开发大数据毕业可以从事哪些工作

信息架构工程师工作：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。

数据规划师工作：数据规划师在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的化，更好地实施异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。

大数据分析师工作：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取出来为决策提供支持。

大数据专业发展前景好吗

大数据相关岗位有个几年的工作经验薪资过万是很容易得，有的岗位工资翻了一番，大数据工作岗位工资确实是高。在北上广这些城市工资还能往上提，高学历和丰富的大数据工作经验都是加分项。

随着互联网人工智能的发展，大数据人才需求也会更多，大家所熟知的社交、购物平台都运用大数据技术对用户行为爱好做定向。大数据发展的趋势只会越来越好，大数据岗位工资上万不是很难。

大数据行业就业三大方向和十大职位介绍

所以说大数据岗位薪资是挺高的，也只是起步。大数据是需要有一定的编程开发基础的，0基础转行需要慎重考虑。知识经验都掌握在手就不怕没有高薪的工作了。

大数据行业就业三大方向和十大职位介绍

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。

当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。

思数云计算和大数据服务中心，简称思数云（隶属于思数科技有限公司），是国内专业大数据分析培训、咨询机构。云计算大数据处理委员会、与中科院软件所、清华大学以及Google、Yahoo、腾讯、阿里、移动研究院等大数据技术人员一起合作，在2012年组建了”NewBI-思数云服务”大数据服务中心。

思数云从长期实践总结出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。

从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较 新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。

一、ETL研发

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，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。

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的'存储，MapReduce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、MapReduce、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，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的专业技能和岗位。

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

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，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、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。

;

大数据方向学完，都可以从事什么岗位呢？

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。

大数据学习职业路线：

大数据运维工程师：

大数据运维和云计算：

大数据离线开发技术：

大数据工程师、大数据开发工程师、大数据离线开发工程师：学习掌握大数据相关框架，如MR，HDFS，Yarn，Hive，spark等

大数据实时处理开发技术：

大数据工程师、大数据开发工程师、大数据实时开发工程师：Spark Streaming，Storm，Flink，Kafka等。

数据挖掘，数据分析和机器学习：

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：SQL数据库，Excel，Hadoop，Hive，Spark，SPSS，SAS, R语言等软件作及应用能力

大数据技术是学什么的 就业方向有哪些

大数据技术课程体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。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。系

主要课程：大数据专业导论，面向对象程序设计（ja），作系统原理，Linux系统运维技术，云数据中心基础，数据库原理及应用，Hadoop大数据平台集群部署与开发，Python程序设计，机器学习，大数据可视化技术，数据分析与应用等。

学生经过本专业学习可以考取“大数据分析应用”、“1+X大数据运维”等职业资格证书以提高专业技能，增强其就业竞争力。毕业生亦可升本继续深造，对应本科专业如：数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等。

专业紧贴市场需求，重点培育两个岗位：大数据应用开发岗、大数据BI岗，其中大数据应用开发岗培养大数据离线分析、实时分析及数据可视化核心能力；大数据库BI岗侧重于与行业企业运行系统、业务模块对接，掌握商业大数据管理。

大数据技术就业岗位

大数据应用开发工程师、数据ETL技术员、数据可视化工程师、行业BI工程师、数据库（DBA）、数据库程序开发员（Ja开发）；本专业毕业后半年的平均月薪5500元，可达1.5万元Linux命令：对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux作系统，Windows作系统是封闭的作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础作命令。。

大数据技术就业方向

本专业毕业生主要面向互联网与软件信息、商业服务、医疗、教育、金融、生产制造等行业的大数据应用岗位就业，主要工作岗位：大数据运维工程师、数据分析工程师、数据可视化工程师、大数据运营工程师、大数据技术销售等。据统计，初次就业薪资待遇：5000-8000元左右。

大数据的就业方向 毕业后做什么工作好

对应岗位：大数据运维工程师

大数据的工作范围广，可以选择岗位很多。如：大数据发展工程师，作工程师、大数据架构师、工程师、BI工程师、数据挖掘工程师、ETL开发工程师、Spark开发工程师等工作。

大数据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。专业就业前景怎么样

1、大数据专业应用领域广泛：马云在五年前就说，未来人们的生活离不开大数据，大数据技术会涉及到各个领域，大数据会成为企业最重要的能源。在这个全面互联网的时代，生活的方方面面，衣食住行都离不开互联网，我们手机用到的任何一款APP软件都是依托于大数据附能的产品。

2、大数据专业跨行转岗进入：数据显示，目前95%的从事大数据的人都是转行过来的，转行就是自学或者培训出来的。很多企业从内部的JAVA、软件测试、C++、UI设计等计算机人才转化成大数据岗位，然后请老师过来给他们做技能培训，或者直接企业出钱让员工自己出去报班学习。

大数据技术毕业做什么工作

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、大数据架构师等工作；

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、大数据算法师等工作；

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8k以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

统计与大数据分析专业就业方向与就业岗位有哪些

二、Hadoop开发

高考 填报志愿 时，统计与大数据分析专业 就业方向 与 就业 岗位有哪些是广大考生和家长朋友们十分关心的问题，以下是相关介绍，希望对大家有所帮助。

1、就业方向与就业岗位

面向各行业、各领域统计专业人员、大数据分析人员、数据咨询等职业，统计核算、数据采集、数据预处理、数据分析与可视化等技术领域。

2、主要专业能力要求

具有企业内部经营和产出统计、产品质量统计与控制、人力资源管理与内部绩效统计、企业外部市场环境统计分析等企业统计核算能力；

具有应用统计软件（如 Excel、SAS、SPSS 等）、 计算机 语言 （如 R、Python等）对数据进行清洗、整理、挖掘、分析和可视化输出的能力；

具有数据库应用能力，具有数据库存储、优化、迁移、查询等能力；

具有数据采集与预处理以及数据动态分析、评估和预测的能力；

具有数据整理、实现文字图表可视化、撰写统计分析报告的能力；

具有统计质量控制、数据安全、环境保护等能力，具备与本专业从事职业活动相关的统计法律法规知识；

具有探究 学习 、终身学习和可持续发展的能力。

3、职业类 证书 举例

职业资格证 书 ：3、大数据运维和云计算方向。对应岗位：大数据运维工程师工作； 统计专业技术资格

大数据学出来做什么工作？

职业技能等级证书： 大数据分析与应用

5G网络挺不错的，5G人才发展新思想显示，到2030年5G将直接创造800多万的就业机会，学习5G就业前景广阔，就业的方向也非常广。毕业后学生可以在各大网络的分具有根据国民经济统计资料计算基本统计指标，以及对国民经济运行状况进行初步分析的能力；公司、子公司、产业园、互联网企业等从事5G通信运营、大数据标注员、大数据分析师、物联网工程师、物联网运维师、通信网络运营工程师、维护工程师、硬件产品测试工程师相关专业的处理、服务、应用和研究等工作。

目前云计算大数据是时代发展的趋势，各行各业都在努力向互联网靠近，类似于智慧城市，智慧社区，物联网，大数据，ai智能，云计算等等的发展前途不可。只要自己多学习专业方面的知识，做到能独当一面，前途一片光明。

大数据需要学什么技术 可以从事哪些工作

大数据就业方向有哪些 大数据领域分为两个方向：一是大数据维护、研发、架构工程师方向；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；

大数据需要掌握的技术 大数据是在多种技术的支撑下工作运行的，想要学好大数据，就要掌握多种技术，下面列举几个主要的语言和命令。

Ja编程技术：Ja编程技术是大数据学习的基础，Ja是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。

Hadoop：Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与作。

Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可数据方面，的就业方向去进行数据整理公司，他们有很多这样的大数据公司可以到这边去进行应聘。以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级作等。

学大数据就业前景如何 大数据是IT行业的新宠，前景好，薪资高，越来越多的人想要转行大数据，开始学习大数据，但是对于转型着来说，面对全新的行业。

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。