大数据专业可以从事哪些工作

1、Hadoop开发工程师

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。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。

2、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。

3、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，最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MapReduce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。

4、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

1、首席数据官（CDO）

首席数据官的作业内容十分多，责任也很杂乱，他们担任公司的数据结构建立、数据办理、数据安全保证、商务智能办理、数据洞悉和高档剖析。因而，首席数据师有必要个人能力拔尖，一起还需求具有满足的领导力和远见，找准公司开展方针，和谐应变办理进程。

2、营销剖析师/客户关系办理剖析师

客户忠诚度项目、网络剖析和物联网技能积攒了许多的用户数据，许多先进公司现已在运用相关战略来支撑公司的开展计划。

尤其是商场部分可以运用这些数据进行更有针对性的营销。营销剖析师可以发挥他们在Excel和SQL等数据剖析东西方面的专业特长，对客户进行细分，保证数字化营销可以抵达方针客户集体。

3、数据工程师

跟着Hadoop和非结构化数据仓库的盛行，一切剖析功用的榜首要务就是要得到正确的数据。商务智能和数据科学都要求有洁净的、有序的且可用的数据结构，而这通常是经过SQL效劳器、甲骨文（Oracle）和SAP公司数据库来完成的。

高水平的工程师需求把握数据办理技能，了解提取转化加载进程，许多公司都急需这样的人才。事实上，许多首席数据官乃至以为，数据工程师才是大数据相关职业中最重要的职位。

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，是办理结构数据从数据库分配至终端用户的进程。商务智能（BI）从前仅仅商务金融的根底，现在现已独立出来，成为了独自的部分，许多商务智能团队正在建立自效劳指示板，这样运营司理就能快速且有效地获取高性能数据，点评公司运营状况。

5、数据科学家

优异的数据科学家可以运用先进的剖析原理和Python，R或Spark等数据编程东西来辨认并处理高度杂乱的事务问题。剖析将在决议计划中发挥核心作用，供给智力支撑，以保证公司可以在日益杂乱的商业环境中取得成功。

大数据专业的就业方向有：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、数据可视化工程师、数据安全研发人才等方面。具体介绍如下：

1、大数据系统研发工程师：

这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。

大数据是未来的发展方向，正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式，因此，我们与时俱进，迎接变化，并不断的成长！

2、大数据应用开发工程师：

此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。

其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是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，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，末后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。

3、大数据分析师：

此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。

随着数据集规模不断增大，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，具备Hadoop框架经验的技术人员是很抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。

4、数据可视化工程师：

此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。

5、数据安全研发人才：

此类人才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，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地确保大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。

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