物联网应用技术就业方向有哪些

物联网应用技术就业方向有：手机、通信、医疗、家用电器、安防等众多行业，例如三星、西门子、飞利浦、通用电器、思科、华为、大唐电信等IT知名企业目前正在招聘物联网工程师。物联网工程师，其实很多公司都在招聘，去各大招聘网站搜搜就知道，不过很多公司招聘名称可能不是招物联网工程师，物联网概念是新的，但涉及的一些核心技术是很早就有的，可以看下自己的优势，嵌入式技术，传感技术，RFID技术，哪个自己更擅长，可以在招聘网站搜这样的一些关键词。

计算机网络技术是当前和未来都非常重要的领域，具有广泛的就业方向。以下是计算机网络技术未来的一些就业方向：
网络架构师：负责设计和实施大型网络系统，需要对各种网络设备和协议有深入的了解。
网络安全专家：负责保护网络安全，包括防止黑客攻击、网络病毒和其他安全漏洞。
云计算工程师：负责开发和维护云计算平台，包括设计网络架构、管理服务器和存储系统。
大数据工程师：负责处理大量数据，包括存储、管理和分析数据，需要熟悉各种大数据技术和工具。
物联网工程师：负责设计和实现物联网系统，包括传感器、设备和网络通信。
网络运维工程师：负责网络的日常维护和管理，包括监控网络状态、维护设备和故障排除。
网络营销师：负责利用网络推广和销售产品或服务，包括搜索引擎优化、社交媒体营销和电子邮件营销等。
总的来说，计算机网络技术未来的就业方向非常广泛，需要具备较强的技术水平和综合素质。

工业互联网与大数据应用就业前景如下：
1、在工业互联网方面，相关职位包括物联网工程师、工业互联网架构师、数据分析师、运维工程师、产品经理等，这些职位的需求将会越来越大。同时，随着工业互联网的应用，相关的智能制造领域也将会迎来大量的就业机会。
2、在大数据应用方面，相关职位包括数据分析师、数据挖掘工程师、数据仓库架构师等，这些职位的需求也将会越来越大。同时，随着大数据应用的广泛推广，相关的行业也将会出现越来越多的就业机会，如金融、医疗、教育等。

 2023年，教育部再次公布关于2023年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，两百多所高校新增备案“数据科学与大数据技术”专业。这是从16年教育部公布15年新增备案开始，大数据类专业持续新增获批的第四年，截至目前，全国已有四百多所高校获批并争相开设大数据类专业，其次是人工智能类专业：机器人工程、智能科学与技术、智能制造工程，及网络空间安全等专业。

市场对人才需求迫切

大数据与人工智能不仅在互联网公司的战略规划中频繁出现，同时在我国国务院和其他国家的政府报告中多次被提及。大数据、物联网、人工智能、网络安全等新领域人才虽是刚性需求，但供给仍严重不足。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2023年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营、数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据的应用范围广泛，将近50%的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，社会保障占据339%、劳动就业占据327%、市政管理占据294%、教育科研方面分别占据29%，发展形势一片大好，在各行业都有应用。

大数据行业方向学习

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。

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。

三

数据挖掘

一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以经由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。

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。

数据的可视化与科学一样，是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员，很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它，因此重点在于可用性。但是，易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致，这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。

大数据的就业前景了解

由于大数据所创造的价值非常大，也将让企业更加愿意为相关的人才付出更高的薪资。目前，具备一年工作经验的从业者月薪已经达到15k左右。具备3-5年经验的从业者年薪已经达到30-50万左右。大数据的就业前景非常值得期待，入行大数据也需要趁早。

大数据的就业方向有许多，主要可分为三大类：

1大数据开发方向：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数据挖掘，数据分析和机器学习方向：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：大数据运维工程师等

当下正是金九银十的求职季，作为高薪的大数据行业，以下就业岗位与相对薪酬可作为有意愿从事大数据行业人员的从业参考。

1、ETL研发

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

所需技能：ETL工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。因此从事ETL研发首先一定要具有优秀的编程能力，其次要熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等。并且得会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。

2、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduceHDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。Hadoop开发人员利用Hadoop来对数据进行必要的处理。

所需技能：

回答于 2023-04-03

详情该链接由问题回答方推荐

下面是比较热门的几个大数据岗位：

1、首席数据官（CDO）

首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。

2、营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。

3、数据工程师

随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

4、商务智能开发工程师

商务智能开发工程师的最基本职能，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能（BI）曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。

5、数据可视化

随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。

6、大数据工程师

正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive（数据软件），Pig（数据流语言）和Spark（多编程模型）。

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