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。
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。成都加米谷大数据培训机构,大数据开发,数据分析与挖掘。
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。
一是大数据维护、研发、架构工程师方向;所涉及的职业岗位为:大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;二是大数据挖掘、分析方向;所涉及的职业岗位为: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。
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