大数据技术是学什么的就业方向，大数据就业有哪些方向

来源：整理时间：2022-12-24 11:12:30 编辑：尖叫部落手机版

本文目录一览

1，大数据就业有哪些方向
2，大数据都有哪些就业方向
3，大数据专业主要学什么
4，大数据都有哪些就业方向
5，大数据专业主要学什么
6，大数据都有哪些就业方向
7，大数据专业毕业后干啥

1，大数据就业有哪些方向

上面是大数据就业的方向，以图片形式做出来，好看些，希望能帮到你

大数据就业有哪些方向

2，大数据都有哪些就业方向

主要有二个方向：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；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

大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等;2、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、大数据运维工程师等。

大数据都有哪些就业方向

3，大数据专业主要学什么

大数据专业学习课程都有哪些大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。大数据专业就业方向1.数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。2.数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

大数据专业主要学什么

4，大数据都有哪些就业方向

1.ETL开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很困难，企业迫切需要的一种有数据整合能力的人；2.Hadoop开发随着数据规模的不断增大，传统BI的数据处理成本过高，从而导致企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长；3.可视化工具开发通过操作界面元素，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；4.信息架构开发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；关键技能包括：主数据管理、业务知识和数据建模等；5.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；6.OLAP开发OLAP 在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或菲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；7.数据科学研究随着数据学的进展，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；8.数据预测分析预测分析开发者有些场景看上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；9.企业数据管理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，将数据导入仓库中，成为一个可用的版本；10.数据安全研究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；

5，大数据专业主要学什么

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

1、Java基础JAVA开发简介基本语法、运算符流程控制语句数组函数面向对象常用类库异常 io系统集合泛型线程网络编程阶段测试2、JavaWebhtml+css; html5+css3; javascript; jquery; 数据库; JDBC; WEB服务器、开发工具-MyEclipse; HTTP协议; (数据库连接池)数据源; JavaWeb开发之Servlet、Servlet3.0; 请求与响应; JSP; MVC; 会话管理; 过滤和监听; 异步请求; 阶段测试3、JavaEE高级+Linux课程+分布式计算JavaWebJspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战4、离线数据分析平台Hadoop初识Hadoop以及Hadoop生态系统、;Hadoop分布式文件系统HDFS、Hadoop的设计目标;分布式计算框架MapReduce;MapReduce应用程序的开发;数据仓库Hive的安装和使用、分桶作用、创建点击流数据数据仓库、点击流数据分析(HiveSql)5、实时数据分析平台Stormpython介绍、安装、基本操作、基本语法、数据结构、内建函数、异常、模块;Storm介绍、Storm应用场景及行业案例、Storm特点、Storm编程模型部署;Storm集群搭建、配置集群、通信机制;消息队列Kafka、使用Flume收集数据到Kafka、Mahout的离线计算数据、Kafka基础与常用API6、Scala语言与SparkScala;SparkStreaming、 SparkGraphX、Spark内核解析、Spark优化解析;Spark-Mllib机器学习、回归算法、决策树、推荐系统、分类算法等;升级Hive执行引擎为Spark、使用Spark Sql完成点击流日志业务需求、打通Spark数据收集、存储、计算、展示流程。

首先是基础阶段。这一阶段包括：关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后，会安排这些基础课程的进阶课程，即：数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后，大数据基础学习阶段才算是完成了。接下来是大数据专业学习的第二阶段：大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。完成了这部分内容的学习，学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识，并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展，所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位，有个更长远的发展前景。第三阶段叫做数据分析挖掘及海量数据高级处理技术。基础部分有：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA；进阶部分有：机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON高级语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。以上便是大数据的主要学习内容。相信在掌握了以上大数据专业知识后，中公优就业的学员们一定能够在将来的工作中得心应手，完成自己的职业理想。

6，大数据都有哪些就业方向

大数据就业方向一、数据存储和管理大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。大数据就业方向二、数据清理在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。大数据就业方向三、数据挖掘一旦数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、决策和预测的过程。数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。大数据就业方向四、数据可视化数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。

大数据毕业以后都是干什么的？TOP1首席数据官（CDO）TOP2营销分析师/客户关系管理分析师TOP3数据工程师TOP4商务智能开发工程师TOP5数据可视化TOP6软件研发工程师TOP7大数据工程师TOP8洞察分析师TOP9数据架构师TOP10数据科学家

7，大数据专业毕业后干啥

大数据专业是近几年开设的新专业，大数据的就业岗位还是很多的，大数据岗位高薪清单对于求职者来说，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。1 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ETL2 Hadoop开发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。3 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。4 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。5 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。6 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。7 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。8 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。8 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。9 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。10 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。

当下，大数据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。大数据开发相关的岗位很多，比较热门的包括：1、大数据开发工程师主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。岗位要求：精通常用的数据结构和算法，理解面向对象设计的基本原则，熟悉常用的设计模式；掌握Hadoop生态体系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；2、大数据运维工程师主要负责数据平台的集群管理，机器优化，集群监控等；对现有集群的优化和性能调优，满足不断增长的业务需求等。岗位要求：熟悉主流开源数据组件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各组件的原理和实现；熟悉分布式原理、分布式系统设计等。3、大数据架构师主要负责大数据基础框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型；负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。岗位要求：熟悉常用的数据结构和算法；具备丰富的开发经验，了解主流的大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。4、大数据分析师大数据分析方向的岗位，则主要以数据分析挖掘为主，通常需要负责常规业务数据分析需求开发，用户画像构建，推荐算法实现等。