大數據就業方向

Hadoop大數據開發方向：市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。數據挖掘、數據分析&機器學習方向：學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。大數據運維&雲計算方向：市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科。對應崗位：大數據運維工程師。

大數據的價值體：對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

大數據的就業前景：隨着移動互聯網和智能終端的普及，信息技術與經濟社會的交匯融合，引發了數據迅猛增長。新摩爾定律認為，人類有史以來的數據總量，每過18個月就會翻一番。而海量的數據藴含着巨大生產力和商機。

2011年至2014年四年間，我國大數據處於起步階段，每年均增長在20%以上。2015年，大數據市場規模已達到98.9億元。2016年增速達到45%，超過160億元。預計2019年，我國大數據市場規模將超過8000億元，有望成世界第一數據資源大國。

學大數據的就業方向

關於學大數據的就業方向內容如下：

數據分析師應該是當下大家聽到過最多的大數據崗位，這個工作指的是不同行業中，從事行業數據蒐集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析數據，實現數據的商業意義。

因此，作為一名數據分析師，你需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析工具以及數據分析的營銷思維。根據各大招聘平台的統計，數據分析師的月薪一般在10K多點。

數據架構師是負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作，根據業務功能、業務模型，進行數據庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。

從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，賂大容事物及交易類互聯網平台的數據庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如ETL、報表開發,熟悉Hadoop,Hive等 系統並有過實戰經驗。

數據挖掘工程師。這個工作一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，尤其是要具備深厚的統計學基礎，需要熟悉R、SAS、 SPSS等統計分析軟件。數據下機器學習和算法實施相關經驗，熟悉hadoop, hive, map-reduce等。總的來講，這也是一份比較高薪的工作，月收入在20K~30K。

數據算法工程師。在企業中負責大數據產品數據挖掘算法與模型部分的設計，制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規範並落地實施。數據算法工程師需要具備的知識有紮實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用算法，掌握常見分佈式計算框架和技術原理，

大數據都有哪些就業方向?

1、大數據系統研發工程師

2、大數據應用開發工程師

3、大數據分析師

4、數據可視化工程師

5、數據安全研發人才

6、數據科學研究人才

大數據技術與應用就業方向是什麼？

大數據技術與應用的主要就業方向：

1、數據開發工程師：負責數據接入、數據清洗、底層重構，業務主題建模等工作；大數據整體的計算平台開發與應用。

2、數據分析師：在擁有行業數據的電商、金融、電信、諮詢等行業裏做業務諮詢，商務智能，出分析報告。

3、數據挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業裏做機器學習算法實現和分析。

4、科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新算法效率改進及未來應用。

大數據技術與應用都學的內容

1、數據採集：利用網絡爬蟲等技術對文本、聲音、圖形圖像、視頻等數據進行抓取，並進行數據的預處理，合理存儲。傳媒大學擁有播音、新聞、電視等專業，本身就是一個大數據。

2、數據分析與挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具對數據進行淺層分析，利用機器學習、數據挖掘、人工智能等技術進行高端分析與應用。

3、數據可視化：對數據分析與挖掘的結果進行藝術化展現。利用圖形圖像、計算機視覺、動畫技術等手段對數據分析與挖掘的結果進行立體化，層次化的多維度呈現。

大數據都有哪些就業方向

大數據主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類，熱門崗位包括大數據系統架構師（大數據平台搭建、系統設計、基礎設施），大數據系統分析師（利用大數據技術進行數據安全生命週期管理、分析和應用），數據分析師（專門從事行業數據蒐集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測，實現數據的商業意義），大數據可視化工程師（依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案，選擇合適的可視化技術，製作可視化樣例）等。