大数据专业毕业生就业岗位有哪些

大数据专业的就业岗位还是比较多的，主要包括三个方向：

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

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，这些岗位也都是分开招人的，所以说，你要专注一个方向使劲儿学，不然你跟不是大数据专业的计算机毕业生相比没有太大的竞争力哦！

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，还是比较抢手的！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，要结合自己的兴趣与专业研究方向去选择适合自己的就业岗位。

下面是比较热门的几个大数据岗位：

1、首席数据官（CDO）

首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。

2、营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。

3、数据工程师

随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

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，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能（BI）曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。

5、数据可视化

随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。

6、大数据工程师

正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive（数据软件），Pig（数据流语言）和Spark（多编程模型）。

数据库管理员。

岗位名称可以填写数据库管理员，所属部门可以填写技术部。

主要负责数据库、数据仓库的运行维护及管理，包括数据库的备份回复，性能监控、调试和优化、安全管理、日志分析、数据迁移、解决突发和疑难问题等。

大数据毕业后可以去这些地方就业：数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师等等。

数据分析师指的是不同行业中，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。技能要求需要懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。

数据架构师的主要工作内容是确认和评估系统需求给出开发规范搭建系统实现的核心构架并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现"。

需要掌握分布式系统原理、系统设计&编码能力、思路清晰、存储方向、计算方向、集群管理方向、虚拟化方向等等。

数据挖掘工程师是数据师的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。

一般数据挖掘工程师的工作，主要通过模型、算法、预测等手段提供一些通用的解决方案，需要较强的编程能力，能够通过语言进行模型算法优化和相关数据产品的开发。

大数据毕业后去什么岗位就业。大数据毕业后有很多岗位可供大家选择。

比如大数据开发工程师、大数据架构师、hadoop 研发工程师、数据库工程师、大数据研发工程师、Java大数据工程师、大数据分析工程师、Java大数据工程师、hadoop运维工程师、spark工程师、数据挖掘工程师等等。

一般就只有：

数据库管理员

数据库设计师（51job上好像有）

还有就是，搞软件实施的（基本上就是去帮客户安装本公司的软件和相应的数据库）

其它嘛，应该还有，主要看你到什么公司（有小型，中型，大型之分），

得到具体的公司去了解，当然最起码的就是：数据库管理员了，它就直接全是和数据库打交道

大数据就业岗位主要围绕数据价值化来展开，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据安全、数据应用等诸多方面。

大数据就业岗位

从大的岗位划分上来看，当前大数据岗位可以分为开发岗、算法岗（数据分析）、运维岗等，开发岗的任务涉及到两大方面，其一是完成业务实现，其二是完成数据生产，目前很多传统软件开发任务正在逐渐向大数据开发过渡，这也导致当前大数据开发岗的人才需求量更大一些。从事大数据开发岗，还需要重点学习云计算相关的知识，尤其是PaaS。

算法岗与场景也有非常紧密的联系，但是由于算法岗对于从业者的要求比较高，所以要想从事算法岗往往需要较高的学历做支撑。由于算法岗的岗位附加值比较高，所以很多研究生，包括博士研究生都比较热衷于算法岗，这导致算法岗的竞争非常激烈。另外，当前由于人工智能技术的落地应用依然存在一定的瓶颈，所以算法岗目前也有所降温。

大数据运维岗的人才需求量也相对比较大，大数据运维岗的覆盖面也非常广，数据采集、管理、存储、安全、大数据平台搭建等内容都可以归类到大数据运维岗，而且从事运维岗位还需要掌握大量的网络知识和服务器知识。

大数据的就业方向

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux *** 作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。

2、大数据分析师

大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，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。

以上就是关于大数据专业毕业生就业岗位有哪些全部的内容，包括:大数据专业毕业生就业岗位有哪些、大数据有哪些职位和工作机会_大数据可以应聘什么职位、数据库管理岗位名称怎么填等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！