大數據行業是干什么的，學大數據專業能從事什么工作

來源：整理時間：2023-03-18 17:06:05 編輯：大上海生活手機版

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，大數據畢業以后都是干什么的

大數據在最近兩年才大力發展，并且在各領域蔓延，因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大數據技能比較強力的技術人才，又特別的少；可以搞各種數據分析等工作。大數據學習完的話可以從事的工作還是非常多的，比如數據開發、數據分析、數據可視化等

請問劉導，女生考研名校大數據，開發崗與算法哪個更合適，更有前景？

大數據畢業以后都是干什么的

3，大數據以后就業該干什么

你好。目前可以做如下推介TOP1首席數據官（CDO）TOP2營銷分析師/客戶關系管理分析師TOP3數據工程師TOP4商務智能開發工程師TOP5數據可視化TOP6軟件研發工程師TOP7大數據工程師TOP8洞察分析師TOP9數據架構師TOP10數據科學家

隨著很多大公司對數據分析需求增多，數據相關崗位的人才需求量也越來越大。今天我把比較熱門的幾個大數據崗位分享給大家。TOP1首席數據官（CDO）首席數據官的工作內容非常多，職責也很復雜，他們負責公司的數據框架搭建、數據管理、數據安全保證、商務智能管理、數據洞察和高級分析。TOP2營銷分析師/客戶關系管理分析師客戶忠誠度項目、網絡分析和物聯網技術積攢了大量的用戶數據。營銷分析師能夠發揮他們在Excel和SQL等數據分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數字化營銷能夠到達目標客戶群體。TOP3數據工程師隨著Hadoop和非結構化數據倉庫的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的數據。TOP4商務智能開發工程師商務智能開發工程師的最基本職能，是管理結構數據從數據庫分配至終端用戶的過程。商務智能（BI）曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智能團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高性能數據，評價公司運營情況

大數據以后就業該干什么

4，大數據是什么

大數據只是一個空洞的商業術語，就跟所謂的商業智能一樣空洞無物。當然，這并不是說大數據沒有意義，只是對于不同的人有不同的含義。A.對于投資人和創業者而言，大數據是個熱門的融資標簽。就和前幾年流行的 SoLoMo，這幾年火爆的 P2P 一樣，大數據是資本泡沫的催化劑。如今任何一家（移動）互聯網公司都忙著把自己標榜為大數據公司，或者干脆說自己是一家數據公司。遺憾的是，大多數中國的互聯網公司都是流量驅動的企業。與其說這些公司是大數據公司，不如說它們是數據采集公司。是的，每一家互聯網公司都是數據公司，因為數據（Data）是比信息（Information）要狹隘得多的詞匯。換句話說，任何一家 IT 行業的公司天然地都是數據公司。但是非 IT 公司同樣可以是數據公司，例如房地產企業和汽車銷售公司——畢竟他們優質低價地將顧客的信息轉賣給任何感興趣的個人或實體。遺憾的是，中國并沒有幾家 Pure-Play 的數據公司，因此中國不太可能出現 Palantir 這樣偉大的企業。我不幸見過一兩家國產獨角獸企業的技術/數據負責人，他們似乎并不了解這家 CIA 投資的創業公司，但這并不妨礙他們把自己的公司定位為世界級的大數據公司。我可以臆測，國內這些獨角獸企業的道德底線遠遠低于（為美帝情報機構服務的） Palantir，只是它們還沒有足夠的人才和技術來充分挖掘數據中的有效信息。對于大多數互聯網公司或者工程師而言，大數據實際上只有一個意思，就是把一堆亂七八糟的數據扔到 HDFS 上面然后進行計算。計算的工具有很多，最常見的是 Map-Reduce，但是技術一直在演進，現在還流行 Impala、Spark、Presto 什么的。對于這些搞大數據的工程師而言，這是一個非常好的事情，因為要把這么多異構的數據和系統跑起來，需要很多人寫很多代碼，還需要有人來做運維。這么一個部門總得需要幾十臺機器否則還不如單機計算能力強，工程師也得有十來人。然后可能還需要數據分析師，否則這部門跟擺設也沒什么區別。如果系統做得不錯數據量也有了，總得配個數據科學家搞點數據挖掘或者機器學習什么的吧。所以大數據這件事情可以解決很多就業問題，畢竟很多上了規模的互聯網公司都想搞大數據。但是對于消費者或者互聯網所謂的“用戶”來說，大數據卻是另外一個意思。大數據的意思就是盡可能地搜集跟終端消費者相關的隱私，然后進行營銷。從理論上說，大數據公司通過搜集用戶行為，可以更好地了解消費者的需求，增強用戶體驗。但是在實踐上，這些所謂的智能推薦還停留在很初級的階段，因此會有人在淘寶上搜索棺材結果在微博上不停地看到跟喪葬相關的廣告。對于微博這樣的公司，還意味著它會傾向于通過直接或者間接地暴露你的隱私來獲得商業利益。據說，評價一家國內公司的大數據能力是跟被查水表的頻繁程度正相關的。就目前而言，大數據對于終端消費者更多的是“被實名”。舉一個例子，如果你在 Android 手機上使用 Facebook 賬號訪問某個 App，那么對不起，你在這個手機上的所有行為都有可能被 Facebook 關聯到你真實的身份上。在這種能力上，國內的三巨頭排序大概是 T > A >> B。所以最后這家公司的 App 特別流氓甚至超越了數字公司，如果你想幫幫這家公司就多用用他家的地圖或者訂點外賣。

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定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，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據，IT行業術語，是指無法在一定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，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

5，大數據對行業有什么應用

綁步驟：1、在手機上面打開應用騰訊視頻app，然后點擊騰訊視頻首頁右下角的“個人中心”；2、點擊個人中心頁面的“個人信息”選項；3、然后會自動跳轉到賬號管理頁面，然后看到頁面上有個“手機”選項，點擊；4、然后會自動跳轉到綁定手機頁面，點擊“您已綁定的手機號”后面的“更換”；5、然后點擊獲取驗證碼，接著輸入你原本綁定的手機號收到的驗證碼；6、然后點擊確認，會跳轉到綁定新號碼的頁面，綁定完新號碼之后，之前綁定的手機號碼就解綁成功了。

行業可以用這些數據分析，未來的前景會怎么樣，這個行業會創造多少價值，提供多少就業機會，上交多少稅收等等都可以用數據來分析。

大數據運用的四個類型運營商運用大數據主要有四個類型。首先，在市場層面，運營商可以利用大數據對自身的產品進行服務，通過大數據分析用戶行為，改進產品設計，并通過用戶偏好分析，及時、準確進行業務推薦，強化客戶關懷，這樣就可以不斷改善用戶體驗，增加用戶的信息消費以及對運營商的粘稠度；其次，在網絡層面，可以通過大數據分析網絡的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網絡日志，進行全網絡優化，不斷提升網絡質量和網絡利用率；第三，在企業經營層面，可以通過業務、資源、財務等各類數據的綜合分析，快速準確地確定公司經營管理和市場競爭策略；第四，在業務創新層面，可以在確保用戶隱私不被侵犯的前提下，對數據進行深度加工，對外提供信息服務，為企業創造新的價值。這樣，大數據將助力運營商實現從網絡服務提供商，向信息服務提供商的轉變。由于大數據產業具有強烈互聯網特征，現有的運營模式很難幫助運營商實現大數據產業的迅速發展，這是因為，對于大數據產業，運營商傳統的金字塔式的組織結構已經過時，傳統架構的信息系統及組織架構已無法應對海量數據和創新型應用，那種由上而下的運營模式無法更接近用戶的需求，顯然已經阻礙運營商自身大數據產業的縱深發展。根據市場需求，運營商必須全面轉向以客戶和消費者為中心的運營體系，重新梳理企業的經營模式和組織架構，這就是模式的創新，大數據產業發展要求運營商實現管理經營和市場信息系統完美對接，新型大數據應用必將助力運營商向信息服務模式轉型。面向大數據時代，運營商的及時轉型成為必然，否則將有被互聯網企業超越的可能性。理論上講，運營商擁有頗具優勢的大數據資源并不是完全不可替代，例如，用戶的位置信息就可以通過多種app應用獲得，用戶的網絡使用信息也可以通過多家互聯網企業合作獲取，互聯網企業通過泛互聯網化收集更多的大數據信息。另一方面，多行業的垂直整合將成為趨勢，在數據應用層面，行業企業通過多種手段搜集大量的用戶數據，將更貼近用戶，更理解用戶，為其提供更適當的服務，大數據將成為資產更具有戰略意義，各個行業及單位都在關注大數據。根據大數據數量大、時效性要求高、數據種類及來源多樣化等特征，運營商首先獲取更多有用的大數據資源，例如，很多的網絡運行信息，包含大量有價值的用戶行為和位置信息，這樣的信息可以加以利用。有了資源應該加以利用，避免大數據資源的浪費。事實上，一些運營商擁有大數據這樣的金山，卻似乎無奈坐看并逐漸淪為管道，在不斷強化傳統市場的效益考核，卻好像在忽視大數據價值的流失。直面數據分析挑戰當然，海量數據的出現、數據結構的改變，也給運營商的大數據管理及分析帶來了挑戰，一是由于多種業務的發展、市場需求的變化和網絡規模的擴大使得運營商大數據迅速的增加，這增加了運營商大數據存儲和處理的難度，使得現有數據倉庫無法線性擴容，這表明傳統的數據倉庫無法有效存儲日益增長的業務數據；二是由于新型大數據服務不同于傳統通信業務分析特點，需要對內容等非結構化、大容量信息進行多用戶、多應用、實時有效的分析，傳統的架構和數據倉庫處理已不能滿足新的信息服務需求。因此，運營商需要建立新型大數據中心，來存儲、分析和處理海量數據，必要的投入是必不可少的。大數據產業出現和發展是現代信息技術與互聯網時代海量信息的發展到一定階段的必然結果，大數據應用將是海量數據、現代信息技術與各種社會應用的一次化學反應，必將對當今社會的信息技術、商業模式和相關的法律法規產生深刻的變革。

6，大數據專業畢業后干啥

大數據專業是近幾年開設的新專業，大數據的就業崗位還是很多的，大數據崗位高薪清單對于求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什么事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特征，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。1 ETL研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越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL2 Hadoop開發隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。并成為大數據人才必須掌握的一種技術。3 可視化工具開發可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，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。過去，數據可視化屬于商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。4 信息架構開發大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據并支持決策需要非常專業的技能。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。信息架構師的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。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。6 OLAP開發OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非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 數據科學研究數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。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 數據預測分析營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有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。8 數據預測分析營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有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 企業數據管理企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，并需要為此設立數據管家職位，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，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。10 數據安全研究數據安全這一職位，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。

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。大數據開發相關的崗位很多，比較熱門的包括：1、大數據開發工程師主要負責數據模型的ETL開發、數據平臺建設；面向業務的數據提取、分析、報表、挖掘等系統設計和開發工作。崗位要求：精通常用的數據結構和算法，理解面向對象設計的基本原則，熟悉常用的設計模式；掌握Hadoop生態體系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；2、大數據運維工程師主要負責數據平臺的集群管理，機器優化，集群監控等；對現有集群的優化和性能調優，滿足不斷增長的業務需求等。崗位要求：熟悉主流開源數據組件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各組件的原理和實現；熟悉分布式原理、分布式系統設計等。3、大數據架構師主要負責大數據基礎框架的整體架構設計，結合公司實際業務情況進行技術選型；負責數據存儲和計算平臺的整體評估、設計以及核心功能模塊的開發等。崗位要求：熟悉常用的數據結構和算法；具備豐富的開發經驗，了解主流的大數據技術框架組件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。4、大數據分析師大數據分析方向的崗位，則主要以數據分析挖掘為主，通常需要負責常規業務數據分析需求開發，用戶畫像構建，推薦算法實現等。

7，什么是大數據

大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。定義對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它們按照進率1024（2的十次方）來計算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全稱：1 Bit（比特） =Binary Digit8 Bits = 1 Byte（字節）1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000 Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

現在互聯網技術向生活滲透的幅度是很大的，未來只會越來越大，更多的頁面需要有設計，更多的軟件、小程序需要有程序員來做，各種各樣的工作對人的需求量只會加大，互聯網對社會的滲透面，滲透深度也只會加大。打開手機，打開電腦，能看到的所有的都是程序員做的，所以，計算機相關專業未來的發展還是很有前景

1、大數據（bigdata），IT行業術語，是指無法在一定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，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。2、在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。