大数据研究生就业方向

IT行业对于大数据人才的需求量比较大，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。大数据分析哪些就业方向呢？数据分析可分为两类：一是偏向产品和运营，更加注重业务比如数据分析/数据运营/商业分析，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。这类岗位的职位描述一般是：负责和支撑各部门相关的报表；建立和优化指标体系；监控数据的波动和异常，找出问题；优化和驱动业务，推动数据化运营；找出可增长的市场或产品优化空间；输出专题分析报告。需要掌握Excel+SQL/hive，了解描述统计学，知道常见的可视化表达，了解一些Python编程，足够完成大部分任务。二是更注重数据挖掘技术，门槛较高比如数据挖掘工程师/算法专家，数据挖掘工程师，往后发展，称为算法专家。要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧，需要扎实的算法能力和代码能力。除了掌握算法，必须精通SQL/Hive，需要编程能力，Python、R、Scala/Java至少掌握一种，往往也要求Hadoop/Spark的工程实践经验。因为要求高，所以平均薪资高于数据分析师。大数据学习的选择上，加米谷给几条建议吧：第一，选择城市，一二线大城市工资高，岗位也多，这样学习完以后容易找到工作，虽然说大城市压力大，但坚持两年再去小城市，可以增加你的含金量；第二，如果你没有java开发经验，想0基础开始学习大数据，建议一定要把Java基础打牢（大数据开发方向学Java，数据分析方向学Python）；第三，培训机构的选择，你可以先去听下试听课，或是学习基础班，看看效果。推荐一些数据分析师入门书籍：《深入浅出数据分析》HeadFirst系列，内容很浅，比较适合没有基础的人作为科普读物，适合快速入门；《统计数字会撒谎》本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程，通俗易懂，其实讲的都是统计学最基本的常识，可是却往往容易被人所忽视；《谁说菜鸟不会数据分析》不错的工具类书籍。比较浅显，适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。 讲了一些方法论的东西，但是非常的简单，不太适合对Excel熟悉的读者；《深入浅出统计学》帮你快速了解统计学相关的知识。加米谷大数据培训。

随着科技的发展，人类社会拥有数据规模增长很快，每时每刻、从天到地都有大量数据被产生和存储下来。大数据就是通过对数据进行分析，帮助决策。大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。大数据就业方向主要有这三个：第一个是数据开发，第二个是数据分析，第三个是数据挖掘，推荐大家去做数据开发。数据分析对业务要求比较高，要求数据分析师具备有一定的行业经验和行业背景。需要具备有一些统计学相关的一些技能。数据挖掘要求学历比较高，通常是硕士及以上，因为数据挖掘的开发过程中，一般会涉及到机器学习的一些相关算法，以及相关算法的一些调优。#专业##大数据##学历提升##高职单招##高职扩招##全日制大专##专升本##

随着大数据近几年的逐步落地，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。一、大数据方面的就业主要有三大方向（一）、Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。（二）、.数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。（三）、 大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科对应岗位：大数据运维工程师。二、十大岗位（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。综上，大数据的就业方向和岗位多种多样，并且，大数据的薪资待遇也是非常好的，所以，大数据行业目前来讲，是非常有前景的，就业岗位也多，现在学习大数据，就是一个非常明智的选择。

大数据技术与应用 培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。主要岗位包括大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。代表性课程：大数据编程基础（Java）、SPSS数据分析与挖掘、数据仓库构建与应用、数据模型与决策、Hadoop平台构建与应用、Spark大数据处理、Python数据分析与应用、网络爬虫设计与应用、数据可视化应用、数据处理与清洗、语音大数据应用与处理、移动通信大数据应用与处理。所以在选择专业的时候特别是男生，不要总盯着计算机网络之类的，大数据技术与应用将是不错的选择！关于#全日制大专# #学历提升# #专升本# #高职扩招两百万# #高职升本# #高职院校扩招200万人# #高职扩招# #中医学# #高职扩招200万# #口腔医学# #临床医学# #自学考试# #成人教育# #网络教育# 可以相互讨论！

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。它具有大量、高速、多样、低价值密度、真实性等5大特点。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技。所以大数据的应用领域很广，就业方向也比较多。大数据就业方向有什么？如何进行选择？学习大数据首先就要学习Java相关的知识，一般要学习Java基础和JavaEE核心两个方面，这两方面学完了可以达到初中级Java工程师的水平，所以大数据的就业方向之一就是Java开发工程师，不过如果选择Java开发方向那么接下来就要继续深入学习Java开发而不是大数据相关知识了。其次大数据的就业方向还有大数据Hadoop开发工程师和大数据Spark开发工程师，因为在学习过程中会学到Hadoop生态体系和Spark生态体系。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。而Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越。所以大数据Hadoop开发工程师和大数据Spark开发工程师在人才市场上都很吃香。第三大数据的课程内容都学完后，学员的就业方向还可以选择大数据开发工程师，据职友集数据显示全国大数据开发工程师的平均薪资为18880元/月，薪资水平还是很高的。以上就是大数据的一些就业方向，具体如何选择可以看你自己的个人兴趣。如果你想了解更多大数据相关的学习内容，欢迎私信小猫咪哦~

现在大学生的就业形势越来越严峻，选择一个就业前景好的专业非常重要，大数据专业作为目前报考热门专业之一，它的就业前景如何呢？小编给大家分析一下。1.人才缺口大大数据专业毕业以后主要从事大数据分析工作，该岗位目前人才缺口很大，学会大数据分析就等于拿到了入职大企业和高薪资大门的钥匙。根据统计显示，仅北京地区1天需求量达到15680个。2.各行各业需求上涨像金融，电商，游戏，医疗，未来教育，社交等行业都需要大数据分析人员，需求量很大。3.大城市机会多工资高大数据专业人才的需求主要集中在一线一线城市，在大城市学到的东西更多，同样薪资水平也高，北京地区的大数据分析平均月工资就达到了20050元。从人才缺口和需求上涨到高薪就业，都体现出了大数据专业是一个就业前景很好的专业。

首先，近年来大数据相关方向（包括分析）的毕业生就业情况还是不错的。由于大数据目前正处在落地应用的初期，所以未来随着产业互联网的发展，大数据分析岗位的就业前景还是十分值得期待的。大数据技术是产业互联网的核心技术之一，而产业互联网将是未来互联网行业发展的重要方向，也是广大传统行业实现结构性升级，完成“互联网+”的重要选择。随着大数据技术的逐渐落地，在人才需求上将体现出以下几个特点：第一：数据分析将率先得到落地应用。当前大数据分析是实现数据价值化的主要方式之一，尤其是场景数据分析，所以在大数据落地应用的过程中，数据分析的应用将率先得到产业界的认可和普及，这个过程必然会释放出大量的人才需求。第二：人才需求从研发型人才向技能型人才过渡。在大数据研发的初期，需要大量的研发级人才，因为需要解决大量的技术难题。随着大数据相关技术的逐渐成熟，在大数据落地应用的过程中则需要大量的技能型人才。大部分职场人通过一个系统的学习过程，都会掌握一定的数据分析技术。第三：数据分析的应用领域逐渐拓展。随着产业结构升级的持续推进，数据的价值将逐渐得到体现，而基于数据的管理模式也将逐渐得到普及。更多的企业将以数据为基础来提升企业的创新能力、管理能力和服务能力，而数据分析则是提升这些能力的基础部分。相信，未来数据分析领域的人才需求将得到逐步的释放，人才需求的类型也将呈现出多样化。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

2018年大数据专业就业前景大数据人才稀缺据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据专业就业三大方向大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。大数据专业人才就业薪资1基础人才：数据分析师北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。数据分析师岗位职责业务类别:技术业务方向:数据分析工作职责:1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；2. 负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测；3. 参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；4. 整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持；5. 独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；6. 参与编写项目相关文档。教育背景:学历：本科其它：经验要求:工作经验：3-5年任职要求:1. 统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历；有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识；2. 熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件（SAS、R、Python等的一种或多种），能熟练使用SQL读取数据；3. 使用过 逻辑回归、神经网络、决策树、聚类 等的一种或多种建模方法；4. 3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；5. 具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；6. 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。能力素养:良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题； 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。2大数据开发工程师北京大数据开发平均工资： 30230/月。大数据开发工程师/专家 岗位指责（引自 滴滴出行）：职位描述：1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献；岗位要求：1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；2、精通C++/Java/Scala程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境；3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码；4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；6、对Ku、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系统有深入使用和底层研究者加分；3Hadoop开发工程师北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。Hadoop开发工程师岗位职责（引自新浪网）：职位描述：1.参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化；2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化（包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等）；3.深入源码改进各种开源大数据项目（包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等）。任职要求：1.计算机或相关专业本科以上学历；2.熟悉Linux环境下开发，熟练掌握C++/Java/Scala等一种以上编程语言；3.熟悉Hadoop生态系统相关项目，精通以下项目之一的源码（Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin）；4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。4数据挖掘工程师北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；数据挖掘工程师招聘要求（引自蚂蚁金服集团技术部）：工作职责：1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法；2、数据仓库模型设计和建立；3、数据梳理流程的实现和维护；4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。任职资格：1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。3、深入理解Map-Rece模型，对Hadoop、Hive、Spark、Storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，Java优先。5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验5算法工程师北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。算法工程师 招聘要求（引自美团点评数据平台部）：职位描述：互联网公司背景优先A、广告算法岗位职责：1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型；2.负责核心算法的开发；3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发；4.负责广告技术研究项目的推进与管理；职位需求：1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;2.熟练掌握一门开发语言；3.有机器学习、数据挖掘相关知识；4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验；5.有较强的沟通协调能力；B、推荐算法职位描述：1. 参与各个产品线的个性化推荐系统的研发；2. 分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序；3. 通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性；职位要求：1. 全日制本科及以上学历，计算机相关专业；2. 熟练掌握各类个性化推荐算法，并有开发个性化推荐系统的实际项目经验；熟练掌握各类回归及排序算法，能够利用相关算法进行推荐排序的优化；3. 熟练掌握分类、聚类、回归、降维等经典机器学习算法和技术，能够根据实际问题选择合适的模型和算法并进行相应的开发；4. 有较强的工程架构和开发能力，能够实现支撑千万级用户和TB级用户行为数据的推荐系统或算法；5. 掌握python、matlab等脚本语言，熟悉各类数据挖掘工具（如weka、Mahout），能够快速建立模型并进行验证；C、算法工程师岗位职责:1、开发和优化用户行为数据挖掘，文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法2、能够很快学习和利用state-of-the-art的算法解决实际产品问题，提升产品用户体验任职资格:1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。3、熟悉C++, Java或Python，熟悉Linux或类Unix系统开发,有较强的编程能力。 能独立实现线上算法模块者优先。4、对大数据处理平台和工具有一定经验者优先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等最后一个问题，哪些公司需求大数据人才？答：所有的公司。大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。马云爸爸说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”数据，未来的一切。

今天我们来了解一下大数据的职业发展、岗位细分、以及工作内容。大数据总体可分为2大方向5大职业。2大类分别为技术类和业务类，其中，技术方向侧重于怎样处理好数据，业务方向侧重于怎样用好数据；技术方向技术类方向是大数据界的码农、程序员。1）大数据平台研发路线职责：主要负责大数据技术的产品化，包括开源技术框架的研究、封装和开发入门：系统性了解大数据技术体系（spark、hadoop、hbase等技术），通读一遍各技术框架的技术文档，知道每项技术能够解决什么问题，其实现原理，优缺点等；能够调用各技术框架API进行功能封装进阶：能够优化开源框架性能及完善开源技术、作为开源社区的commiter发展：数据平台研发架构师、数据平台产品经理2）大数据开发路线职责：也叫ETL工程师，主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据；入门：同数据平台研发工程师，并熟练使用SQL、存储过程；进阶：技术选型、技术架构设计、数据架构设计、平台性能调优发展：数据架构师、大数据DBA以上为某招聘网站大数据开发工程师的招聘情况，薪资均在15000元以上，3年以上经验的工程师，薪资均在20000元以上。3）大数据算法路线职责：俗称调参工程师，主要负责使用机器学习算法建模，处理业务需求，基于算法引擎封装算法工具。入门：python语言，sklearn、tensorflow等算法引擎，熟悉决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等各种算法原理和适用场景；进阶：业务建模、调参发展：数据科学家4）大数据可视化路线职责：主要负责数据可视化应用开发入门：各种数据可视化图表适用场景、echarts框架、vue、BI工具进阶：数据应用可视化UIUE设计、大屏展现设计发展：数据艺术家 业务类1）大数据分析路线岗位：主要负责结合业务问题，使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用入门：熟悉各种分析图表、数据分析工具、具备数据分析报告撰写能力等进阶：熟悉各种算法概念及使用场景、具备敏锐的业务思维、管理思维和应用规划能力发展：数据咨询师、数据产品经理免责声明：内容和图片源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。IT行业、互联网、开发语言（Java、前端HTML5、Python、UI/UE、云计算、自动化测试、大数据、人工智能、物联网、游戏开发、网络安全、GO语言、PHP）相关资讯，大连千锋会第一时间送到大家身边，也可以关注微信公众号【dalianqianfengjiaoyu】了解相关行业资讯