大数据技术是学什么的就业方向 大数据技术是学什么

大数据技术是学什么的 就业方向有哪些

大数据技术是普通高等学校专科专业。预计2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右。

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大数据技术课程体系

主要课程：大数据专业导论，面向对象程序设计（ja），作系统原理，Linux系统运维技术，云数据中心基础，数据库原理及应用，Hadoop大数据平台集群部署与开发，Python程序设计，机器学习，大数据可视化技术，数据分析与应用等。

学生经过本专业学习可以考取“大数据分析应用”、“1+X大数据运维”等职业资格证书以提高专业技能，增强其就业竞争力。毕业生亦可升本继续深造，对应本科专业如：数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等。

专业岗位及主干课程

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（Ja开发）；本专业毕业后半年的平均月薪5500元，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。

大数据的就业方向？

大数据的择业岗位有：

1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：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;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：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;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

大数据学习内容主要有：

①JaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

大数据广泛应用于电网运行、经营管理及优质服务等各大领域，并正在改变着各行各业，也了大数据人才的变革。大数据就业前景怎么样？这对于在就业迷途中的我们是一个很重要的信息。

随着大数据时代的到来，这次教育部也改革动真格了。

大军即将进入，全民开始行动了。2019年各大高校都已经开设大数据专业，真正的竞争压力马上就会来了，已经加入大数据行业的同学很幸运，一定要抓住一切可以抓住机会，全身心的投入。

人生不只是低头拉车，更要抬头看路。

01

大数据人才需求及现状分析

随着重视大数据，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，需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

PS：各大网站的岗位需求

前程无忧大数据岗位搜索，共29854个职位满足条件；智联大数据岗位搜索，共27627个职位满足条件；猎聘网大数据岗位搜索，共1000+个职位满足条件；拉勾网大数据岗位搜索，共500+个职位满足条件。

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高薪只要你敢想，敢付出，还害怕高薪的人不是自己吗？

02

转型大数据适合的人群

1、Ja

Ja以及基于Ja的框架，被发现俨然成为了硅谷的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Ja往往是你的选择。

2、Python

Python往往在大数据处理框架中得到支持。

3、R

R语言已经成为了数据科学的宠儿。

4、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势，即使你没有学过以上语言上手Hadoop也是可以的。

03

大数据开发就业方向

大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢？

方向1：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等；

方向2：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；

方向3：大数据运维工程师等。

大数据开发这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。

在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。

面对如此光明而诱人的前景，有远见的人，早已给自己安排了后路。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的大数据工程师，薪酬在40万~60万元之间，而更的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

您好，大数据专业是很不错，但是如果只是去培训几个月那种，实在是学不到太多有用的，大数据以后的应用必然很广泛，所以就业肯定会好很多。但是，如果你是大学本科，学的就是计科，那可以尝试去通过培训提升，目前培训都是J+H，或者python这些，需要有编程基础，数据结构算法这些知识还是要比较了解的，要不然学起来很吃力，也学不到真正的东西。

要知道现在大数据是扶持的产业，各大企业也都认识到大数据是产业智能化、自动化、精准化、个性化的基础，工作机会很很多的，我现在就在·光·环·学习，在这儿学习这段时间，看到很多合作企业过来，而且工资待遇还是比较可观的。【摘要】

大数据好就业吗？【提问】

总的来说大数据领域有几大细分 1 数据清洗、收集、爬虫 //偏脚本、爬虫能力 2 数据分析 //偏业务，偏SQL，偏分析能力 3 数据开发 //偏平台，偏工程化、后端开发能力 4 数据挖掘 //偏算法，偏挖掘能力 一般来说，数据分析的门槛，其次数据开发和爬虫类，门槛的是挖掘，当然薪酬也是相对较高的。 从应用开发入手，你可以往两个方向房展： 1 进一步熟悉架构，提升开发能力，往数据架构师转； 2 从应用工程化往挖掘工程师转，需要自己多学算法相关的知识；

大数据的就业方向还是很广泛的，现在各行业企业已经和大数据接轨，比如包括数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、ja大数据工程师、spark工程师、hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师等等，但是学习大数据技术，自己还是要考虑清楚的，不要一味的跟风，要根据自己兴趣来，要学就好好学，我家孩子就是零基础在光环学习的大数据，点坚持不下来，多亏了那边有跟班老师，能帮着监督约束，现在已经工作了，各方面薪资待遇很可观。

大数据就业前景非常乐观。

大数据作为一个全新互联网的产业，大数据仍然处于快速发展初期，

在这个快速发展的领域，每时每刻都在产生新的事物。

从整体发展角度评价，大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。

大数据方面的就业主要有三大方向：

百度一是数据分析类大数据人才，

二是系统研发类大数据人才，

三是应用开发类大数据人才。

他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类，二是系统研发类，三是应用开发类。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

从调查数据来看，60%企业看中的是实习时间和工作经验。

在就业方向上，52%的数据专业学生今后的发展方向为大数据开发，32%的数据专业学生选择了前端；40%的软件专业学生选择了全栈开发，各有20%的软件专业学生选择了前端和后端；大部分调查对象和自身专业都是很吻合的。

在技术体系上，23%的数据专业学生熟悉Mysql，3%的数据专业学生熟悉Hadoop；20%的软件专业学生熟悉HTTP/CSS/JS，3%的软件专业学生熟悉Vue,3%的软件专业学生熟悉PHP和SSM框架，并且了解过就业方向的学生仅仅不到一半的人。

有多种就业领域方向：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。

大数据技术的就业前景和就业方向

数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造。大据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。定义：大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。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”。

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ja、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Ja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，可在机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Ja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。