深圳大数据研究员

在国外很好 在国内，还处于起步阶段，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。 不过有兴趣的话，这也是不错的方向，毕竟，再过上十来年，应该都能发展得起来的。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。 如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。 比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业

java、大数据、web前端。您是想要学哪个呢？

深圳纳实大数据技术有限公司是2016-02-01在广东省深圳市注册成立的有限责任公司，注册地址位于深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）。深圳纳实大数据技术有限公司的统一社会信用代码/注册号是91440300359989505L，企业法人吕骏，目前企业处于开业状态。深圳纳实大数据技术有限公司的经营范围是：大数据挖掘、分析、呈现、分发等技术开发及技术服务；计算机软硬件的技术开发、技术咨询、技术测试、技术转让、技术服务、技术培训；计算机信息系统集成；经济信息咨询（不含限制项目）；知识产权代理（不含专利）；国内贸易（不含专营、专卖、专控商品）；经营进出口业务（法律、行政法规、国务院决定禁止的项目除外，限制的项目须取得许可后方可经营）。^互联网信息服务业务。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。深圳纳实大数据技术有限公司对外投资2家公司，具有0处分支机构。通过百度企业信用查看深圳纳实大数据技术有限公司信息和资讯。

简介：注册号：****所在地：广东省注册资本：5万元人民币法定代表：汪德诚企业类型：有限责任公司（自然人独资）登记状态：登记登记机关：深圳市市场监督管理局罗湖局注册地址：深圳市罗湖区翠竹街道东门北路1032号网邦电商园11楼法定代表人：汪德诚成立时间：2014-11-28注册资本：5万人民币工商注册号：440301111757543企业类型：有限责任公司(自然人独资)公司地址：深圳市罗湖区翠竹街道东门北路1032号网邦电商园11楼详情官方电话官方服务官方网站天眼服务

哪里出来都好。选择合适的行业是比较重要的。大数据是未来的趋势，无数据，就无根据，就不能很好地契合生产生活需要。广东韵为大数据/

深圳未来大数据服务有限公司是2016-09-18在广东省深圳市注册成立的有限责任公司，注册地址位于深圳市南山区粤海街道海天一路软件产业基地5栋裙楼四层420-C01。深圳未来大数据服务有限公司的统一社会信用代码/注册号是91440300MA5DL4AQX5，企业法人彭支援，目前企业处于开业状态。深圳未来大数据服务有限公司的经营范围是：云计算、大数据等信息化技术相关产品的研发、销售及工程施工；知识产权数据服务整体方案的研发、技术服务及运营（具体项目另行申报）；计算机软硬件的研发、销售、技术咨询、技术服务、技术转让；信息化管理平台开发；投资兴办实业（具体项目另行申报）。（法律、行政法规、国务院决定禁止的项目除外，限制的项目须取得许可后方可经营）^第三方增值服务开发及实施，云计算、大数据等信息化技术相关产品的生产。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。通过百度企业信用查看深圳未来大数据服务有限公司信息和资讯。

深圳中科研人工智能大数据有限公司是2018-08-03在广东省深圳市注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股的法人独资)，注册地址位于深圳市福田区华强北街道荔村社区振兴路120号赛格科技园2栋B421。深圳中科研人工智能大数据有限公司的统一社会信用代码/注册号是91440300MA5F8PY59N，企业法人李向阳，目前企业处于开业状态。深圳中科研人工智能大数据有限公司，本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。通过百度企业信用查看深圳中科研人工智能大数据有限公司更多信息和资讯。

呆过，领导比较控制欲，就这样吧，适合自己什么都好。一个愿意被打，一个愿意被挨。

首先你得认真学习，用技术说话。Java语言是大数据技术平台比较常见的开发工具之一，所以在学习大数据的过程中，往往要先学习Java编程语言，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写。在熟练掌握了Java技术以后，再学习大数据的相关技术会容易很多。目前，Java也广泛应用于大数据等领域。大数据是未来的发展方向之一，发展前景很好，成都市还刚出台了大数据人才管理的办法，大力扶持大数据产业。目前很火的人工智能，需要大数据作为支持，人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。