大数据专业的就业方向

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。

数据库应用开发 (application development)

除了基本的SQL方面的知识，还要熟悉开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等

数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多，薪水一般

数据建模专家 (data modeler)

除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模

负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计

这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，

在中小公司则可能由程序员承担。

商业智能专家 (business intelligence - BI)

主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，

涉及OLAP (online analytical processing)

需要使用SSRS, cognos, crystal report等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具

数据构架师 (Data Architect)

主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，

也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，

协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。

在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。

数据库管理员(database administrator - DBA)

数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，

协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）

这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位

数据仓库专家 (data warehouse - DW)

应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，

和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，

存储工程师 (storage engineer)

专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，

和DBA的工作关系比较密切。

对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，

这种职位也非常少。

性能优化工程师 (performance engineer)

专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。

我知道至少IBM, 微软和Oracle都有专门的数据库性能实验室(database performance lab）,

也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。

对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。

因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。

高级数据库管理员(senior DBA)

在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：

对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。

对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈

对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，

对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等）

对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）

熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。

灾难数据恢复过程的建立，测试和执行

这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，

而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。

这种职位非常少。

大数据的择业方向有大数据开发方向、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，主要从事互联网行业相关工作。大数据课程难度大，同时有大专本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。工作岗位列举几个热门：初级大数据离线处理，薪资10000-13000；Spark开发工程师，薪资14000-16000；Python爬虫工程师，薪资16000-20000；大数据开发工程师，薪资20000+。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

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