大數據中心上班都干什么，學大數據專業能從事什么工作

來源：整理時間：2023-03-17 04:54:15 編輯：大上海生活手機版

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1，學大數據專業能從事什么工作
2，學完大數據都可以找哪些工作呢
3，建行數據中心人員具體干什么工作具體一點謝謝
4，大數據開發人員到企業干些什么工作
5，大數據都有哪些就業方向
6，大數據開發工程師以后可以從事哪些崗位
7，大數據以后能干什么

1，學大數據專業能從事什么工作

每個領域都用的到大數據，大數據是一門很有潛力的專業，跨國型大公司都有自己的大數據的，是未來發展的趨勢。

學大數據專業能從事什么工作

2，學完大數據都可以找哪些工作呢

數據分析師 , 數據架構師 ,數據挖掘工程師 , 數據算法工程師等這些都可以，想學習的話好程序員有

學完大數據都可以找哪些工作呢

3，建行數據中心人員具體干什么工作具體一點謝謝

中行數據中心曾經去應聘負責人介紹:雖然有數據兩個字,但其實不是跟數據打交道的更多的性質是系統維護等等

建行手機銀行是客戶個人利用建行的電子平臺把自己的個賬號和手機關聯起來，可以自己辦理除了現金以外的所有銀行業務。不屬于什么第三方公司。更沒有可能成為銀行員工

建行數據中心人員具體干什么工作具體一點謝謝

4，大數據開發人員到企業干些什么工作

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對于很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。大數據的價值體現在以下幾個方面： 1)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; 2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型; 3) 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。

5，大數據都有哪些就業方向

1.ETL開發企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得很困難，企業迫切需要的一種有數據整合能力的人；2.Hadoop開發隨著數據規模的不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高，從而導致企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長；3.可視化工具開發通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟件，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據；4.信息架構開發信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用；關鍵技能包括：主數據管理、業務知識和數據建模等；5.數據倉庫研究為方便企業決策，出于分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合；6.OLAP開發OLAP 在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或菲關系型數據源中抽取出來建立模型，然后創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能；7.數據科學研究隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為；8.數據預測分析預測分析開發者有些場景看上有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現；9.企業數據管理這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，并將數據清洗和規范化，將數據導入倉庫中，成為一個可用的版本；10.數據安全研究主要負責企業內部大型服務器、存儲、數據安全管理工作，并對網絡、信息安全項目進行規劃、設計和實施；

主要有二個方向：一是大數據維護、研發、架構工程師方向；所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；二是大數據挖掘、分析方向；所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據算法師等

6，大數據開發工程師以后可以從事哪些崗位

從就業的角度出發可以學IT啊電腦專業、4G移動開發、互聯網編程、大數據都不錯

學大數據可以從事什么工作1、數據規劃師在一個產品設計之前，為企業各項決策提供關鍵性數據支撐，實現企業數據價值的最大化，更好地實施差異化競爭，幫助企業在競爭中獲得先機。2、數據工程師大數據基礎設施的設計者、建設者和管理者，他們開發出可根據企業需要進行分析和提供數據的架構。同時，他們的架構還可確保系統能夠平穩運行。3、數據架構師擅長處理散亂數據、各類不相干的數據，精通統計學的方法，能夠通過監控系統獲得原始數據，在統計學的角度上解釋數據。4、數據分析師職責是通過分析將數據轉化為企業能夠使用的信息。他們通過數據找到問題，準確地找到問題產生的原因，為下一步的改進找到關鍵點。5、數據應用師將數據還原到產品中，為產品所用。他們能夠用常人能理解的語言表述出數據所蘊含的信息，并根據數據分析結論推動企業內部做出調整。6、數據科學家大數據中的領導者，具備多種交叉科學和商業技能，能夠將數據和技術轉化為企業的商業價值。學大數據可以從事什么工作崗位數據分析師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，從事行業數據搜集、整理、分析，并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。根據各大招聘平臺的統計，數據分析師的月薪一般在10K多點。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于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于不敗之地。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范并落地實施。數據算法工程師需要具備的知識有扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用算法，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapReduce、 Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟練掌握一門編程語言。數據算法工程師也是屬于高薪工作，月收入在20K~15K之間。

7，大數據以后能干什么

目前在國內來說，大數據行業大概有以下幾種崗位：數據分析師，數據架構師，數據挖據工程師，數據算法工程師，數據產品經理。接下來為大家詳細介紹一下各崗位的工作內容。1. 數據分析師。數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并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、呈現數據，實現數據的商業意義。作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數據庫開發，至少掌握一門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。2. 數據架構師。數據架構師是負責平臺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，平臺數據提取、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，具備大容量事物及交易類互聯網平臺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等系統并有過實戰經驗。3. 數據挖掘工程師。一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于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于不敗之地。成為數據挖據工程師需要具備深厚的統計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統計分析軟件之一，參與過完整的數據采集.整理.分析和建模工作。.具有海量數據下機器學習和算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。4. 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，將業務場景與模型算法進行融合等；深入研究數據挖掘模型，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發團隊模型算法構建，整合等；制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范并落地實施。需要具備的知識有：扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用算法；熟悉大數據生態，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規模并行計算的基本原理并具有實現并行計算算法的基本能力。5. 數據產品經理。數據平臺建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統計協助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發現數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發實施，并保證業務目標的實現；進行數據產品開發。需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗；有扎實的分析理論基礎，精通1種以上統計分析工具軟件，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具；熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優先；熟練操作excel，ppt等辦公軟件,熟練使用SPSS、SAS等統計分析軟件其中之一；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分；熟悉客戶端產品的產品設計、開發流程。