大数据技术就业前景(大数据的就业怎么样)

2024-06-20 15:20:04 :31

大数据技术就业前景(大数据的就业怎么样)

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大数据的就业怎么样

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。

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:?0?610630/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:?0?630230/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、,github等系统有深入使用和底层研究者加分;

学习大数据的就业前景怎么样

随着5G时代的来临,大数据已经成为必然的趋势,很多人开始选择学习大数据专业。很多人对大数据的理解非常片面,学习之后可以从事哪些方法的工作呢?很多人所担心的问题是否真的存在呢?下面昌平镇电脑培训为大家介绍一下大数据的就业前景。

一、大数据的就业前景如何?

在之前的就业数据报告中,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销和数据分析等是很多互联网公司需求量最大岗位,并且研发工程师的需求量是非常大的,数据分析是非常稀缺的。在大数据中,可以从事的岗位是非常多的,并且处于高度稀缺的情况。昌平镇IT培训介绍大数据行业的就业方向。

二、大数据的就业方向

1、大数据开发工程师

大数据开发主要是基于大数据服务平台,很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。

2、大数据分析师

大数据分析师主要负责数据挖掘,使用Hive,Hbase等技术,专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。昌平镇IT培训认为通过使用Spotifre,Qlikview和Tableau等,新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。

现在学习大数据的人相对比较少,但是大数据是未来的一个发展趋势,大数据在市场上的需求量会越来越多。昌平镇电脑培训发现现在正处于大数据的发展初步阶段,未来的就业情况会更加广阔。

大数据就业前景好不好

大数据就业前景非常广阔。

近年来,随着信息化和数据产业的发展,社会上对大数据相关专业的人才需求量持续上升,但是国内真正的大数据方面的专业人才数量非常少,这样的供需不平衡就会导致数据行业产生一个较大的人才缺口,大数据工程师将迎来广阔的就业前景。

大数据和IT类似,都是越老越吃香,你的实践经验越丰富,你可以发展的职业生涯也就越长,自我价值也就越大。大数据的未来发展前景是值得肯定的,现在大数据人才出现了供不应求的情况。

大数据行业就业市场较为活跃的地区主要集中在京津冀、长三角、珠三角、成渝等区域,但是从目前招聘数据来看,大数据人才还是不能满足市场的需求,因此现在学大数据未来的发展前景是非常好的。

大数据的就业方向

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。

学数据科学与大数据技术好就业吗

大学选择专业,最关注的就是哪些专业就业形势看好,哪些行业最有发展前景,可惜我当时选择专业就是单纯感兴趣,选择了土木专业,现在真的后悔选择这个专业,如果重新选择,我肯定会选择热门专业,单纯考虑就业和发展空间。1,数据科学与大数据技术本专业是面向大数据时代巨大人才需求的新专业,旨在培养具有良好的科学素养和社会责任感与使命感,具有宽广的国际视野,具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程技术人才。数据科学与大数据技术专业就业前景广阔,毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、技术管理与咨询等工作。2、智能科学与技术智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础性本科专业,覆盖面很广。专业涉及机器人技术,以新一代网络计算为基础的智能系统,微机电系统(MEMS),与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统,新一代的人机系统技术等。毕业生可在高校、科研单位和中外企业的研究中心直接从事智能信息处理和计算机科学等相关领域的研究工作;在外企、IT公司及其他大型公司从事智能应用系统及计算机工程的研发;在政府机构、教育机构、信息中心、数据中心及企业的技术部门和行政管理部门从事计算机、信息处理、教学(教师)、技术管理、系统维护(网管员)和应用部署(软件系统使用和维护)等工作;也可以报考智能科学技术相关的研究生专业。

数据科学与大数据技术就业前景

数据科学与大数据技术就业前景具体分享如下:

学大数据的就业方向主要有:ETL研发,Hadoop开发,可视化(前端展现)工具开发,信息架构开发,数据仓库研究,OLAP开发,数据科学研究,数据预测(数据挖掘)分析,企业数据管理,数据安全研究,数据挖掘、数据分析&机器学习,大数据运维&云计算方向等。

目前越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下,精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色,“大数据”从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。这个专业可以说是不折不扣的交叉性学科,当然他的落脚点一定是利用大数据的技术来解决具体应用领域的问题,他也是一个新工科专业,可以说它是顺应着时代以及国家发展战略的这样的一个专业。

大数据就业前景

最近几年,大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,昌平镇电脑培训发现在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

马云的无人超市”,“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点,都展示出了人工智能的快速发展,人工智能突飞猛进的进展是这些年来大数据发展的结果。

那么大数据就业前景怎么样呢?

一、大数据就业前景

《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。

《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师,而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明,高度稀缺的是数据分析人才,其供给指数最低,仅为0.05,。并且其才跳槽速度也最快,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高达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。

二、大数据就业方向

1.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

2.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

3.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

大数据毕业后就业前景怎么样

大数据的就业前景目前来看是不错的,随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大,大数据领域工作人员薪资水平将持续增长,人才供不应求。大数据就业前景怎么样从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的工作岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从近几年招聘情况来看,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,所以本科生的工作机会也比较多。当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会,读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发,在5G通信的推动下,未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖,这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外,由于人工智能平台的陆续推出,对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说,大数据平台开发岗位工作不仅薪资待遇更高,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、人工智能等领域工作发展。大数据专业能做哪些工作随着国家重视大数据,政府扶持大数据,大数据在企业中生根发芽,开花结果。未来三至五年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。未来几年,企业基于大数据计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展,我国需要更多的大数据人才。大数据开发方向工作:涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;数据挖掘、数据分析和机器学习方向工作:涉及的岗位诸如大数据分析师、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;大数据运维和云计算方向工作:涉及的岗位诸如大数据运维工程师等;这其中,数据挖掘,数据分析这一块是最容易入门,也是人才缺口最大的一块工作发展方向。

大数据技术就业前景

大数据的就业前景还是很不错的。

大数据的价值体现在以下几个方面:

(1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

(2)做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

(3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。

著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

在这个快速发展的智能硬件时代,困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。

企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如,通过结合大数据和高性能的分析,下面这些对企业有益的情况都可能会发生:

(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。

(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。

(3)分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。

(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

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