大数据就业岗位有哪些

大数据就业的岗位：ETL研发、Hadoop开发、信息架构开发、数据安全研究。

1、ETL负责将分布的、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，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

2、hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。可以使用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。hadoop的框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

3、信息架构文件是统筹安排信息的基础，这些统筹安排主要集中在搭建某个特殊产品、一套产品或单个产品的信息架构。除了信息架构和信息规划外还有信息设计，它主要就是为支持信息架构和规划而进行的实际 *** 作活动。

4、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。

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

进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

3、数据挖掘工程师

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。

最后，不论是从事大数据开发岗位，还是大数据运维和大数据分析岗位，这些岗位对于从业者的要求也都比较高，尤其要注重动手实践能力的培养，所以大数据专业的学生一方面要尽量丰富自身的知识结构，另一方面还需要注重动手实践能力的培养。

以下是学大数据可以从事的职业介绍：

1、数据分析师：从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。

2、数据架构师：负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

3、数据应用师：用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。将数据还原到产品中，为产品所用。

4、数据挖掘工程师：从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息，使企业决策智能化、自动化，提高企业工作效率，减少错误决策的可能性。需要具备深厚的统计学基础，需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。

5、数据算法工程师：负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。需要具备扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux *** 作系统和Shell编程，至少熟练掌握一门编程语言。