大数据技术就业岗位有哪些(学完大数据都可以找哪些工作呢？)

学完大数据都可以找哪些工作呢？

数据分析师,数据架构师,数据挖掘工程师,数据算法工程师等这些都可以，想学习的话好程序员有

大数据就业的三大方向和十种岗位

2017年，大数据已经从概念走向落地;2018年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于零基础想学IT技术的人而言，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是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。

对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、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。

心中有路，行者无疆

把走进北财的人，培养成影响社会的人

网络运营中心

投稿才是最长情的告白

大数据毕业以后都是干什么的？

请问刘导，女生考研名校大数据，开发岗与算法哪个更合适，更有前景？

大数据技术就业方向及前景？

目前大数据的方向是非常火热的方向，主要从事数据分析岗，数据科学岗等等，建议提高学历，前途一片光明

大数据就业岗位有哪些，数十个岗位一定有一个适合你

学习大数据可以从事的岗位有：数据分析师、数据工程师、大数据架构师、机器学习工程师、大数据项目经理等

随着信息时代的到来，大数据已经成为了各行各业中的热门话题。大数据的应用范围广泛，对企业和组织来说，合理利用大数据可以带来巨大的商业价值。因此，大数据相关的就业岗位也日益增多。本文将介绍一些当前市场上的主要大数据就业岗位。想要了解大数据的朋友们可以收藏~

1、数据分析师

数据分析师是大数据行业中最常见的职位之一。他们负责收集、整理和分析大量的数据，提供有关市场趋势、用户行为、销售统计等方面的洞察和建议。数据分析师需要熟练运用数据分析工具和编程语言，以便能够处理和解释大规模数据集。

2、数据工程师

数据工程师主要负责构建和维护数据基础设施，包括数据管道、数据仓库和ETL（抽取、转换和加载）流程。他们需要具备深入的数据库知识和编程技能，并熟悉大数据技术栈，如Hadoop、Spark和NoSQL数据库。数据工程师还需要解决数据质量和性能问题，确保数据的准确性和可靠性。

3、大数据架构师

大数据架构师设计和构建大规模的分布式系统，以支持企业对大数据的处理和存储需求。他们需要了解各种大数据技术和工具，并在系统设计中考虑数据安全、容错性和可扩展性。大数据架构师通常需要与数据工程师和数据科学家紧密合作，确保整个数据处理流程的顺畅运行。

4、数据治理专员

数据治理专员负责确保组织内部的数据管理和合规性。他们制定数据管理策略、制定数据安全政策，并监督数据质量和数据隐私保护。数据治理专员需要了解相关的法规和标准，如GDPR和CCPA，并与不同部门合作，确保数据的一致性和合规性。

5、机器学习工程师

机器学习工程师结合大数据和机器学习算法，开发和部署用于自动化决策和预测的模型。他们需要有扎实的数学和统计学基础，熟悉常见的机器学习框架和算法，如TensorFlow和Scikit-learn。机器学习工程师通常与数据科学家紧密合作，共同解决实际问题。

6、数据安全专家

随着数据泄露和安全威胁的增加，数据安全专家的需求也日益增长。他们负责保护大数据系统和数据资产的安全性，设计和实施安全措施，监测和应对安全漏洞和攻击。数据安全专家需要了解网络安全、加密技术和身份验证方法，并具备解决复杂安全问题的能力。

7、数据项目经理

数据项目经理负责管理和协调大数据项目的执行。他们需要具备项目管理技能和数据领域的知识，能够制定项目计划、分配资源、监督团队，并确保项目按时、按质完成。数据项目经理需要与各个部门合作，理解业务需求，并与技术团队沟通协调，确保项目目标的实现。

8、数据营销专员

数据营销专员利用大数据分析和洞察，为企业制定营销策略和推广计划。他们需要了解市场趋势和用户行为，并运用数据驱动的方法来优化市场活动和广告投放。数据营销专员还需要掌握数字营销工具和分析平台，以便跟踪和评估营销效果。

随着大数据技术的不断发展和应用领域的拓展，大数据就业岗位也在不断涌现和演进。

从数据分析和数据科学到数据工程和数据安全，不同的岗位需要不同的技能和专业知识。对于想要进入大数据行业的人来说，不仅需要学习相关的技术和工具，还需要培养解决问题、沟通和团队合作的能力。通过不断学习和实践，不断更新自己的知识和技能，才能在竞争激烈的大数据就业市场中脱颖而出。

在如今大数据/AI高速发展的时代，除了以上岗位，还有一些新兴的领域和职位正在逐渐兴起，例如：

1、人工智能工程师

人工智能（AI）和大数据紧密相连，人工智能工程师致力于开发和部署基于大数据和机器学习的人工智能解决方案。他们需要掌握深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的知识，并具备构建和训练复杂模型的能力。

2、数据产品经理

数据产品经理负责将数据转化为有价值的产品和服务。他们需要了解市场需求、用户行为和数据分析，以便设计和开发能够满足用户需求的数据产品。数据产品经理需要与技术团队、设计师和营销团队密切合作，推动数据产品的开发和推广。

3、数据治理架构师

数据治理架构师负责制定和实施数据治理策略和框架，确保数据的合规性、安全性和可用性。他们需要了解数据管理和法规要求，并与业务和技术团队合作，建立健全的数据治理体系。

4、数据咨询师

数据咨询师为企业提供数据战略规划和咨询服务，帮助企业制定数据驱动的决策和业务转型策略。他们需要具备广泛的业务知识和数据分析能力，能够理解客户需求，并提供相应的解决方案和建议。

5、数据法律顾问

随着数据隐私和合规性的重要性不断上升，数据法律顾问的需求也在增加。他们负责解决与数据相关的法律和合规问题，例如数据保护、隐私政策和数据使用协议等。数据法律顾问需要深入了解相关的法律法规和标准，并与企业合作，确保数据的合法和合规使用。

大数据行业的就业岗位丰富多样，提供了广阔的发展空间。无论是从事大数据开发、数据工程、数据科学还是其他相关职位，都需要具备扎实的技术基础、良好的数据思维和解决问题的能力。

数据与大数据专业可以考什么单位？

具体可以到以下范围的单位：

1.金融机构和银行、信托、保险等机构。

这些单位根据业务工作特点，毕业生可以金融业务的大数据处理和监管、维护、运营等工作，工作岗位相对比较密集。

2.可以到财政、税务部门就业。

这些部门的数据业务范围比较宽广，数据管理庞大，程序复杂，需要数据挖掘和维护的专业人员来处理一些隐性数据和核算。

3.到一些大型企事业单位，例如医院、学校的财政收支与预算、申报等岗位工作，但同时需要掌握一定的财务知识，对于工作人员的业务能力要求比较高。

大数据哪个岗位最好？

比较好的就业方向包含：数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、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、数据库管理员等。按照技术点划分为以下三大类：就业方向一：

离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据采集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、Datax、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、Superset、Azkaban.Airflow等。

就业方向二：

实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Kafka.Structured streaming、 ticcIarchRedis nHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

就业方向三：

数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师。

需要掌握的技术点：

数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。

在上述方向中，以Hadoop开发工程师为例，该岗位的月薪最低在8000元左右，如果有2-3年工作经验，月薪将高达30-50万元左右。

大数据以后能干什么

目前在国内来说，大数据行业大概有以下几种岗位：数据分析师，数据架构师，数据挖据工程师，数据算法工程师，数据产品经理。接下来为大家详细介绍一下各岗位的工作内容。1.数据分析师。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。2.数据架构师。数据架构师是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。从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如ETL、报表开发，熟悉Hadoop，Hive等系统并有过实战经验。3.数据挖掘工程师。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。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。4.数据算法工程师。在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；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。需要具备的知识有：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；熟悉大数据生态，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操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。5.数据产品经理。数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具；熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQLserver/MySQl等的优先；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程。

大数据技术与工程研究生就业方向？

大数据就业方向如下：

1、大数据开发方向。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；

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。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；

3、大数据运维和云计算方向。对应岗位：大数据运维工程师；

大数据就业方向及相关岗位

     对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类：一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。

而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。

    那么对于大数据求学者，学了大数据到底能做什么工作呢？下面我们就具体说说几个大数据相关的岗位。

             1、大数据开发工程师

   大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。

             2、Hadoop开发工程师

   信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI（即商务智能）的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。

              3、信息架构工程师

   信息架构师需要懂得如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。当然，这也就是信息架构工程师的工作。

               4、大数据分析师

大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。