本文目录一览：
- 1、大数据技术是学什么的就业方向
- 2、大数据专业能干什么
- 3、大数据学出来做什么工作
- 4、学大数据以后能干什么
- 5、大数据技术是学什么的就业方向
- 6、大数据技术是学什么的 就业方向怎么样
- 7、大数据需要学什么技术 可以从事哪些工作
- 8、大数据学出来做什么工作？
- 9、大数据技术主要学什么就业方向
大数据技术是学什么的就业方向
大数据技术是学数学专业、计算机专业的就业方向。
大数据技术里会用到很多学科学习的知识，并不是单一的专业可以学完大数据所需要掌握的技术，所以大数据属于交叉学科：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。
除此之外，还有一些辅助技能可以通过学习数据采集、分析、处理软件及计算机编程语言等去掌握，目前的大数据专学生主要学习统计学、数学、社会学、经济金融、计算机等课程。
专业紧贴市场需求，重点培育两个岗位：大数据应用开发岗、大数据BI岗，其中大数据应用开发岗培养大数据离线分析、实时分析及数据可视化核心能力；大数据库BI岗侧重于与行业企业运行系统、业务模块对接，掌握商业大数据管理。
大数据技术就业岗位
大数据应用开发工程师、数据ETL技术员、数据可视化工程师、行业BI工程师、数据库管理员（DBA）、数据库程序开发员（Java开发）；本专业毕业后半年的平均月薪5500元，最高可达1.5万元。
大数据技术就业方向
本专业毕业生主要面向互联网与软件信息、商业服务、医疗、教育、金融、生产制造等行业的大数据应用岗位就业，主要工作岗位：大数据运维工程师、数据分析工程师、数据可视化工程师、大数据运营工程师、大数据技术销售经理等。据统计，初次就业薪资待遇：5000-8000元左右。
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)。
大数据技术是学什么的
大数据技术与应用专业旨在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。
大数据技术与应用专业的学生需要学习的内容有面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
大数据技术专业的就业方向
1、互联网电商方向
作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。
2、零售金融方向
零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
3、电子政务服务方向
随着电子政务服务的不断加快，无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用，尤其是在北京、上海、深圳等一线城市，基本上实现了电子政务服务全覆盖。群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作，进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。
4、其他方向
除了专业对口的工作以外，大数据技术与应用专业还可以凭借所学知识可以选择自主创业、考取公务员、从事销售等工作。总的来看，作为新一代信息技术的主流发展方向，大数据技术与应用发展前景十分广阔，所处行业也是朝阳行业，只要努力学习，把专业知识学扎实，毕业后就不用工作问题。
大数据专业能干什么
关于大数据专业能干什么的回答如下：
1、数据分析
数据分析是大数据专业的重要应用之一。
通过统计分析方法，对数据进行收集、整理、分析，并提取、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为数据分析师，需要熟练掌握数据分析软件（如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等）以及相关编程语言（如Python、Matlab等）。
一个优秀的数据分析师应该具备业务、管理、分析、工具、设计等多方面的能力，能够进行行业研究、评估和预测。
2、数据工程师
数据工程师是大数据专业中的一种职业，主要掌握“战术层面”的数据技能，专注于使数据可用并能够在生产环境中对数据进行处理。
数据工程师需要掌握大数据平台体系结构等知识。在大数据应用开发工程师这个岗位上，需要掌握大数据平台体系结构等知识。
大数据开发工程师可以设计和开发分布式计算业务，辅助管理Hadoop基于集群运营，平台服务稳定，Spark基于技术海量数据的处理、分析、统计和挖掘，以及Spark设计、开发和维护框架数据仓库。
3、数据挖掘
大数据专业可以从事数据挖掘，设计并实现数据挖掘算法，如分类算法、聚类算法、关联分析等。
数据挖掘工程师是专门从事大数据领域中数据挖掘工作的高级工程师，需要具备一定的数学知识和编程技能。在互联网大数据领域中，数据挖掘工程师的工作非常重要，可以帮助企业从海量数据中提取有用的信息，从而提高决策的准确性和效率。
4、大数据系统架构师
大数据系统架构师是负责大数据平台搭建、系统设计、基础设施的高级专业人员。他们需要具备计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等技能。
他们负责设计大数据平台的数据架构，完成从业务模型到数据模型的设计工作，包括数据库建模设计、数据分析模型的定义和应用开发。
大数据架构师还需要负责Hadoop集群架构设计、开发、施工、管理、运维、优化、数据对接和外部服务设计、开发和维护、基于大数据技术的自动分析、处理和挖掘。
大数据学出来做什么工作
大数据学出来，可以从事大数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、大数据运维工程师、大数据可视化工程师等工作。
1、大数据分析师
大数据分析师是大数据专业中的一种职业，需要对海量的大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息为决策提供支持。此外，大数据开发工程师和数据分析师等职位也是大数据分析师的工作范畴。
2、数据挖掘工程师
数据挖掘工程师是利用大数据平台进行数据挖掘的专业人员。他们需要熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析工具，提取、分析、呈现数据的商业意义。数据挖掘工程师需要具备业务理解和工具应用能力，从海量数据中发现规律，运用数学知识进行计算。
3、数据架构师
数据架构师是大数据学出来的一种职业。他们负责设计大数据平台的整体数据架构，包括业务模型和数据模型的设计，根据业务功能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。数据架构师需要熟练掌握Hadoop、Spark、Storm等生态系统，以及相关的组件如Yarn、HBase、Hive、Pig等。
4、大数据运维工程师
大数据运维工程师是负责大数据基础平台运行和维护的岗位，确保平台稳定性和可用性，应用产品部署、在线和维护，大数据平台资源管理、性能优化和故障处理。他们还要深入研究大数据业务相关的运维技术，不断优化集群服务结构。
5、大数据可视化工程师
大数据可视化工程师负责设计符合需求的可视化方案，选择合适的可视化技术，制作可视化样例，并配合视觉设计人员完善可视化样例。他们需要了解大数据从事工作的问题，如CDA数据分析师，以提供更好的数据分析服务。
学大数据以后能干什么
学习大数据后出来可以就业的基础职位有数据挖掘工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、算法工程师、数据安全研究这五种。
1、数据挖掘工程师
数据挖掘工程师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，这些知识可使企业决策智能化、自动化、从而提高企业的工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。
2、大数据分析师
大数据分析师要学会打破信息孤岛，利用各种数据源在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营、和优化。
3、大数据开发工程师
大数据开发工程师需要参与大数据平台的数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计；基于海量数据的数据仓库，为业务搭建通用的查询和分析解决方案；根据工作安排高效、高质地代码编写，确保符合前端代码规范；梳理整体业务指标，开发可视化报表。
4、算法工程师
算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
5、数据安全研究员
数据安全研究员的岗位职责是进行安全数据分析算法研究、大数据安全管理技术研究、安全数据分析领域前沿技术跟踪调研、人工智能在安全分析中的应用研究。
大数据技术是学什么的就业方向
大数据技术主要学：熟练使用java、scala编程语言，hadoop生态圈相关技术，如HDFS、Hbase、Hive，spark、flink、Elasticsearch等技术原理，熟悉数据的采集、Linux命令，shell脚本等。大数据处理关键技术包括：大数据采集技术、大数据预处理技术等。 扩展资料 大数据专业就业方向：
1、数据工程方向
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
2、数据分析方向
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
大数据技术是学什么的 就业方向怎么样
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。
大数据技术是学什么的 1.基础课程： 数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
2.必修课： 离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
大数据技术就业方向 2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制，其中第六条就是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。
大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，强调的是数据的应用，侧重于统计层面内容会多一些。比如做产品经理，可以通过数据建立金融模型，来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术，主要是围绕大数据平台系统级的研发，偏开发层面。”华迎教授介绍：“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来，分为以下几个步骤：数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。在这个应用流程中，毕业生可以根据自己的兴趣和特长，在不同的环节选择就业。
大数据需要学什么技术 可以从事哪些工作
学习大数据，掌握好Java是必不可少的。Hadoop生态体系、HDFS技术、HBASE技术、Sqoop运用流程、数据仓库东西HIVE、大数据离线剖析Spark、Python言语、数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
大数据需要掌握的技术 大数据是在多种技术的支撑下工作运行的，想要学好大数据，就要掌握多种技术，下面列举几个主要的语言和命令。
Java编程技术：Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。
Linux命令：对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
Hadoop：Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作。
Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
学大数据就业前景如何 大数据是IT行业的新宠，前景好，薪资高，越来越多的人想要转行大数据，开始学习大数据，但是对于转型着来说，面对全新的行业。
大数据行业人才稀缺，市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万，而实际上整个行业人才需求超100万，可谓人才缺口巨大。而且，大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据也是这些新兴技术的基础，未来大数据还将成为全行业的基石。
大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业，而大数据作为IT行业的新宠，高薪也是很常见的。目前，大数据行业的平均月薪能够在15K-20K左右，非常优秀的大数据人才月薪30K也是有的，所以说大数据也是个高薪的职业。
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。
大数据学出来做什么工作？
5G网络挺不错的，5G人才发展新思想白皮书显示，到2030年5G将直接创造800多万的就业机会，学习5G就业前景广阔，就业的方向也非常广。毕业后学生可以在各大网络的分公司、子公司、产业园、互联网企业等从事5G通信运营、大数据标注员、大数据分析师、物联网工程师、物联网运维师、通信网络运营工程师、维护工程师、硬件产品测试工程师相关专业的处理、服务、应用和研究等工作。
目前云计算大数据是时代发展的趋势，各行各业都在努力向互联网靠近，类似于智慧城市，智慧社区，物联网，大数据，ai智能，云计算等等的发展前途不可限量。只要自己多学习专业方面的知识，做到能独当一面，前途一片光明。
学习大数据后，可以从事以下几种职业：
1. 大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。
2. 数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。
3. 数据科学家：结合业务问题和数据分析技术，进行高级统计分析和机器学习，帮助企业进行战略规划。
4. 大数据架构师：主要负责设计和构建大数据平台的基础架构和架构规划，确保整个系统的高性能和高可用性。
5. 人工智能算法工程师：根据业务需求，设计和实现各种机器学习和人工智能算法，开发具有自主智能的应用系统。
除此之外，学习大数据的知识还可以帮助你在云计算、物联网、金融科技、医疗健康等领域找到工作和发展。
大数据技术主要学什么就业方向
大数据应用技术就业方向：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。
大数据应用技术，是指大数据相关的应用技术、大数据应用的技术，包括API、智能感知、挖掘建模等大数据技术，技术发展涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等领域。大数据价值创造的关键在于大数据的应用，随着大数据技术飞速发展，大数据应用已经融入各行各业。
大数据产业正快速发展成为新一代信息技术和服务业态，即对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力。我国大数据应用技术的发展将涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等领域。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
可以从三个层面来认识大数据：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。