大数据其实细分的岗位方向有很多,各行各业都会涉及到大数据,建议从多角度多维度来进行大数据方面行业细分方向的选择。
1、大数据开发工程师:开发,建设,测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师:收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师:数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师:需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发:设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理:数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家:数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理:把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。
2023年,教育部再次公布关于2018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《2018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:Java/Scala/Python/C/C++/Jav随着互联网技术的不断发展,越来越多的人了解到大数据、云计算、数据库等IT相关热词,提到大数据更是人人都道一句前途无限。2016年部分高校同样开设了大数据课程,
那么大数据专业到底有哪些就业岗位呢?
说是就业岗位,其实就是探讨大数据专业有哪些发展方向!在大数据领域,毕业的毕业生有着非常非常非常广泛滴就业选择,也就是说你只要不瞎造、好好学(当然这是大前提,好好学!好好学!好好学!)高薪就是唾手可得。
在硅谷,入门级的数据科学家收入是6位数,嗯,对,是美元为单位;在国内相关入门级人才薪资也都在8K往上,等你再过了两年有了工作经验,那不得了,年纪轻轻年薪过30万。
扯远了,说正题,大数据专业有哪些就业岗位?
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、等各种相关领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作,也可以就在IT领域从事计算机应用工作
2 数据分析方向
缺啊,数据分析师一出手!市场导向全在手,大数据毕业生做数据分析,多理所应当的一件事情!数据分析方向还可以分得更细,数据存储和管理、数据清理、数据挖掘、数据可视化,大数据很难的你们晓得吧,这些岗位也都是分开招人的,所以说,你就得逮着一个方向使劲儿学,不然你跟不是大数据专业的计算机毕业生之间有啥子区别哦!
3 大数据运维方向
这个嘛!云计算和大数据是紧密相连的吗,一个负责搞出来数据,一个负责计算数据,还是抢手的嘞!运营工程师基本是负责服务的稳定性,维护并确保整个服务的高可用性,同时做优化
这三个只是发展方向,每一个方向还可以衍生出不同的岗位,总而言之,既然选择了大数据,就好好学,你的努力不会辜负你!2020年了,还不来学大数据!
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。
这个问题问的不明确,大数据相关的职位有很多种,具体指什么职位那?提问者自身的情况如何学历、工作经验?所以此问题很难给出准确答案,我先把大数据整体就业形势及大连大数据岗位招聘情况结合分析一下,希望能对提问者有帮助。按照惯例我们还是先上数据。
大数据招聘需求
随工作经验工资变化趋势
热搜职位
大数据分析、大数据架构师、大数据高级经理、大数据专员。
根据分析可以看出,大连并未在招聘需求地区Top10中,那么大连大数据需求情况到底如何那由于没有官方提供的数据分析,只能根据招聘网站的数据进行简单分析。
1 目前大连招聘比较热门的职位分别是大数据产品经理、大数据开发经理、大数据架构师、大数据开发工程师;
2 主要需求的企业:东软、用友、昆仑智汇数据 科技 、大连新桥 科技 、链融数据 科技 等。
3 薪资水平如下:
1)大数据产品经理:1-2万,5年以上大数据相关工作经验。
2)大数据开发经理:08-2万,3年以上各上大数据相关工作经验。
3)大数据架构师:2-25万,5年以上大数据相关工作经验。
4)大数据开发工程师:08-15万,2年以上大数据平台开发等相关工作经验。
上述解答内容供参考,谢谢!
大数据产业在大连刚刚兴起不久,总体看工资水平在月薪万元左右,但有着较好的发展前景。
根据智联招聘、英才网等招聘网站的岗位需求显示,大连大数据职位主要分为两类,一类是数据分析,工资水平不高,月薪在5000元以内,但此类岗位对技术技能的要求不高,主要是对数据进行分析。
另外一类是大数据开发岗位,岗位薪资报价在月薪8千元至18万元不等,要求掌握JAVA开发前台技术,熟悉数据仓库、数据挖掘,大数据主流技术,同时对数据库技术如Oracle、MySql、大数据处理框架技术如hadoop、熟练掌握PL/SQL、BI等相关的大数据开发技术。目前大数据开发岗位在大连非常紧俏,报价普遍高于常规软件开发岗位,同时需求量较大,从东软集团这样的知名企业到普通 科技 创新企业均提供类似岗位及实习岗位。
从长远角度看,大数据产业在大连有着较好的发展前景。2017年3月,东北亚大数据中心、东北亚大数据研究院、东北亚数据谷等一系列相关产业落户大连,大连已成为国家布局大数据产业建设的重要城市之一,未来大连市将被打造成为辐射东北乃至东北亚地区的大数据中心。
据了解,大连大数据产业在金融、交通、政务、外贸等多个领域已有所应用,同时在大连高新区、金普新区等地区大数据产业也蓬勃发展。就在不久前的中国软交会上,大连高新区大数据产业协会与大连多所高校、金融机构、通信公司签约,就大数据产业的人才培养、技术研发等方面达成合作协议。
人才都流到南方。我家邻居有博士一枚,至今还在啃老族。说话挺精神的。希望他新年找到合适工作减轻他父母负担!大连工资太少了,还是南方工资高
都拍着胸脯说话哈 广告就别打了 还啥培训都往上写 真不要脸 正常企业都是三千多 普工 好一点儿四千多 从事热门工作 五千 国企另说事业单位就别说 总之工资很低 两千多的都不少 一般看工资 看餐厅服务员最准 看收银也行 基本就是这样了 她们还没有保险
大数据专业毕业后就业岗位主要有大数据架构师、大数据算法工程师、大数据运营维护工程师、数据分析师/挖掘师等。
前两个工作岗位偏技术,大数据架构师需要熟悉底层架构的,开发平台,数据建模,核心框架开发等,对计算机、数学,尤其是数据的知识要求高;大数据算法工程师对人的要求更高,开发算法,而且还要带团队,对人的学历和能力都有比较高的要求;大数据运营维护工程师,会偏向运营和维护,对人的要求低一些,门槛没有那么高;数据分析师/挖掘师,会偏向业务层面,需要调研需求,挖掘分析数据,包括沟通相应的客户,要求有比较强的与人沟通的能力。
偏技术就是接触技术更多,偏业务就是接触人偏多,可以说根据不同的性格,就可以胜任不同岗位的工作。当然不论在任何工作岗位,都需要很好的沟通表达能力,所以大学期间一定要对自己这方面的能力做提升。
这个领域待遇还是比较不错的,在一二线城市,3年以上,月薪都是能达到1万元以上的, 工作5年也是能达到月薪2-4万/月之间的,能力强薪资会越来越高,顶级的会更高。
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