大数据培训后可以找什么工作

学习大数据后可以做大数据开发工程师、数据挖掘工程师等，学习大数据推荐选择达内教育。
1、大数据开发工程师。大数据开发工程师需要针对不同行为的用户进行有针对性营销，能聚焦客户，进行个性化精准营销，主要做的是分析数据找出已经发生的事情的特征，预测未来可能发生的事情，找出最优化的结果。
2、数据挖掘工程师。数据挖掘要从海量数据中找到规律，对用户理解和大量数据特征，参与模型建设和领域研究，提升产品效果。
3、数据分析师。数据分析师是数据师的一种，不同行业中，专门从享行业数据搜集、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。
4、Hadoop开发工程师。Hadoop是一个分布式文件系统Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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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。

1、测试基本知识

想成为大数据测试工程师之前，有些测试必备的技能，比如软件测试执行提出了我们开展软件测试的执行活动所需要涉及的执行过程以及相关策略;同时了解常用德测试活动中的经验之谈，理论知识的梳理和基本的测试技巧掌握。

2、Linux及环境搭建 、Docker容器实现分布式虚拟化技巧

一个成熟的数据从业者应该懂得灵活的运用数据寻找，获取，安装，Debug，分享，团队合作，Linux是知名的开源系统，在这个系统下环境的配置将变得非常容易和透明。Linux *** 作系统作为常见的底层 *** 作系统，在软件开发、软件测试过程中都会经常接触和使用，很多企业的服务器都是Linux环境的，对于测试人员而言，也都会掌握相应的Linux命令。

3、SQL和数据库相关的技能

数据库是另外一个比较重要的部分，想象一下你不可能一直使用Excel去处理数据，毕竟超过十万行的数据用Excel就比较吃力了。这个时候SQL就是必须要用的，可以说这个是一个核心技能。有的人可能会说SQL非常简单，但是当你实际应用的时候你会发现你在学校学的那些简单Query完全就跟不上需求了。

4、 Python/java语言

先说一下Python， Python是一种万能的语言，适用性非常强，除了数据分析还能够做很多的事情，比如编写程序，网站开发，深度学习等等。如果你决定使用Python，那么你需要了解的点主要是各种包的搜索和调用，函数的编写和嵌套，数据类型的把握(list, tuple, series, dict)，条件判断，循环迭代等等。

5、性能测试、框架开发的技能掌握

这个也是成为大数据测试工程师前，你必须要掌握得部分。在了解性能测试各方面的知识和经验的同时，培养自己的独立思考和解决问题的能力，掌握软件性能测试核心技术、工具使用以及项目实战技巧。

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。Hadoop工程师用人企业普遍要求掌握以下技术：1、熟悉Linux开发环境，熟悉Shell命令2、熟悉Java、python、scala语言（至少一种）3、具备较丰富的基于Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大数据处理项目经验。

由于目前计算机行业飞速发展的趋势，导致大批学子都投入到了互联网这个大的浪潮中，而在其中有不少人都在为行业的选择上感到为难，本次我们来为大家分析一下目前互联网行业中不同的人才类型的需求情况。
行业分析1人才供求情况我国每年IT人才市场供给约200万人，目前国内IT相关行业从业人员约1500万人，按照年增长15%的速度，每年约225万新增岗位，加上5%退休和离职率，每年大约有300万市场需求，预计国内每年IT市场人才缺口约100万人。
 2行业专业分类计算机行业根据目前的发展趋势主要可分为以下几个专业（排名不分先后）：1人工智能；2应用开发3数据库；4产品测试5云计算；6区块链7大数据；8数据结构9平面设计；10视频处理 3行业收入职务年薪WEB开发工程师（前端）13-20万WEB开发工程师（后端）15-30万人工智能工程师30-50万数据库工程师14-30万测试工程师11-20万云计算工程师17-39万大数据工程师29-52万算法工程师20-40万平面设计师6-15万视频处理工程师20-30万 为确保数据不存在夸大，以上数据均在取得普遍工资数量后进行了一定的降低，实际招聘数据工资上限可在此基础上上调3至10万，下限可下调3至5万。
 社会需求状况被调查的企业近6家，其中有与计算机专业相关的单位（如电脑公司、软件公司）、服务类企业单位、制造业企业单位，事业单位，民营企业及其它企业。
与我们的专业关系密切，供参考。
1主要企业人才分析首先针对主要企业人才需求我们进行了调研和分析。
分析结果显示，不论是网络公司的规模如何，主要的技术人员分为两类：网络工程设计人员和网络工程实施技术管理人员。
一些规模较大的网络公司都是采用具有一定工作经验或者中学历的人才进行网络的设计工作，而聘用的中职生主要是进行网络工程的实施和实施过程中的管理工作；而规模较小的网络公司则希望招聘的人才最好具有网络设计和网络实施管理双重能力。
  891%的企业认为聘用人才最优先考虑的因素需要团队意识、81%的认为需要职业道德、675%的认为需要专业知识；567%的企业对IT类就业市场信息的了解主要通过各种媒体；702%的企业最希望的岗前培训方式是就地自己培训；普遍企业认为毕业生必须具备网络设备集成能力、网站管理能力、网络安全、系统安全保障；普遍企业认为计网中职专业课程至少应包括数据库开发、网页设计与开发、网络布线与工程、服务器配置、网络施工、网络管理与安全技术等课程；621%的企业认为中职学生工作起薪1200-1500比较合适；大部分企业认为有必要让员工继续学习，可不脱产培训。
2企业对毕业生的评价一般企业认为毕业生在本专业知识方面知识基本恰当，能基本满足工作需要。
但是对计算机类企业（如软件公司，电脑公司等）来说，学生的专业知识还是有待加深加强的。
另一方面沟通协调以及团队合作精神也是很重要的，特别是在计算机公司非常注重合作意识培养,本专业毕业生在这方面有一定的欠缺。
此外，在创新能力上还是存在着很大的不足，对于发展迅速的计算机行业，创新能力是必不可少的能力之一。
所以在校期间需要加强学生以上能力的培养。
 

大数据开发工程师，其实包括的具体的岗位很多，包括：大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师等等，都可以算是大数据开发工程师的范畴。

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