① 大數據的發展方向是什麼

一、ETL研發

二、Hadoop開發

三、可視化工具開發

四、信息架構開發

五、數據倉庫研究

六、OLAP開發

七、數據科學研究

八、數據預測分析

九、企業數據管理

十、數據安全研究

十一、數據分析師

十二、數據挖掘工程師

大數據分析12大就業方向

② 大數據工程考研方向有那些

大數據工程考研方向很多，
各院校劃分的標准不一樣的，
雲大大數據方面考研專業：
社會經濟統計分析、金融統計分析、、教育統計、人口統計分析、統計調查與數據分析、高性能計算及可重構計算、網路環境下的數據與知識工程、並行及分布式處理與網格計算、嵌入式系統及應用等等。

③ 大數據行業就業方向有哪些大數據技術就業崗位有哪些

方向：大數據開發方向，數據挖掘、數據分析和機器學習方向，大數據運維和雲計算方向

就業崗位：

1、大數據工程師

大數據工程師的話其實包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。總的來說的話它共有6093個崗位在智聯招聘上招聘，平均工資也在11643元。

2、Hadoop開發工程師

職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。

3、大數據研發工程師

職位描述：

構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。

4、大數據架構師

大數據架構師的招聘崗位有1446個，從招聘的薪資來看，大數據架構師基本薪資都是15K~60K，大數據架構師的薪資可以說是相當可觀的，在大數據行業里，大數據架構師的酬勞可以說是領先與其他的，所以大數據架構師對於人才的要求也是比較嚴格的。

5、大數據分析師

工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。

④ 大數據都有哪些就業方向

大數據是指大數據（big data）是描述大量數據（包括結構化和非結構化數據）的術語，版它們每天都會覆蓋大權量業務。但重要的不是數據量，而是對重要數據的處理方式，可以洞察分析大數據，從而獲得更好的決策和戰略性業務變動1、Hadoop開發工程師2、數據分析師3、數據挖掘工程師

⑤ 大數據有哪些職業方向

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。對於求職者來說，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麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。
大數據就業前景
在就業「錢景」方面，各大互聯網公司都在囤積大數據處理人才，從業人員的薪資待遇也很不錯。以基本的Hadoop開發工程師為例，入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到12K以上，資深的hadoop人才年薪可達到30萬—50萬。
大數據開發工程師
數據倉庫開發、實時計算開發、大數據平台開發一般都會被稱作大數據開發，其實這是3個崗位，各自要求也不盡相同。
大數據開發工程師
數據倉庫開發、實時計算開發、大數據平台開發一般都會被稱作大數據開發，其實這是3個崗位，各自要求也不盡相同。
大數據分析師
基於各種分析手段，利用大數據技術對大數據進行科學分析、挖掘、展現並用於決策支持。
數據挖掘工程師
數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。
演算法工程師
數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
數據安全研究
數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

⑥ 大數據職業方向有哪些

與大數據相關的職位有：
1、數據工程師
2、數據分析師
3、數據架構師
4、數據科學家
5、資料庫管理員
6、業務數據分析師
7、數據產品經理
8、數據挖掘師/演算法工程師
9、統計學家

⑦ 大數據包括哪些專業

大數據專業的職業發展主要分為3個方向：
1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大專數據屬工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；
2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 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、大數據演算法師等；
3、大數據運維和雲計算方向；對應崗位：大數據運維工程師；
以最基礎的大數據開發為例，入門最低薪資可達8K-1W，且該行業的薪資增長率極高。據某求職網站薪資顯示，資深大數據工程師的平均在50K/月，可謂非常有「錢景」了。

⑧ 大數據分析有哪些就業方向

一、偏向產品和運營，更加註重業務


比如數據分析/數據運營/商業分析，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。這類崗位的職位描述一般是：


負責和支撐各部門相關的報表;建立和優化指標體系;監控數據的波動和異常，找出問題;優化和驅動業務，推動數據化運營;找出可增長的市場或產品優化空間;輸出專題分析報告。


需要掌握Excel+SQL/hive，了解描述統計學，知道常見的可視化表達，了解一些Python編程，足夠完成大部分任務。


二、更注重數據挖掘技術，門檻較高


比如數據挖掘工程師/演算法專家，數據挖掘工程師，往後發展，稱為演算法專家。要求更高的統計學能力、數理能力以及編程技巧，需要扎實的演算法能力和代碼能力。


除了掌握演算法，必須精通SQL/Hive，需要編程能力，Python、R、Scala/Java至少掌握一種，往往也要求Hadoop/Spark的工程實踐經驗。因為要求高，所以平均薪資高於數據分析師。


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⑨ 大數據這個方向的入門職業有哪些

任何行業都有大數據，譬如電信行業，互聯網行業，電力，交通，教育，醫療等等。

隨著業務的增長和新業務的更新，並且數據的來源越來越多，數據量的增加和數據管理的需求，都促使各個行業有大數據分析的需要。

⑩ 大數據分析有哪些基本方向

【導讀】跟著大數據時代的降臨，大數據剖析也應運而生。隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據剖析、數據發掘等等環繞大數據的商業價值的使用逐漸成為職業人士爭相追捧的利潤焦點。那麼，大數據剖析有哪些根本方向呢?

1.可視化剖析

不管是對數據剖析專家仍是普通用戶，數據可視化是數據剖析東西最根本的要求。可視化能夠直觀的展現數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到成果。

2.數據發掘演算法

可視化是給人看的，數據發掘便是給機器看的。集群、切割、孤立點剖析還有其他的演算法讓咱們深入數據內部，發掘價值。這些演算法不只要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3.猜測性剖析才能

數據發掘能夠讓剖析員更好的理解數據，而猜測性剖析能夠讓剖析員根據可視化剖析和數據發掘的成果做出一些猜測性的判別。

4.語義引擎

咱們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據剖析的新的應戰，咱們需求一系列的東西去解析，提取，剖析數據。語義引擎需求被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5.數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。經過標准化的流程和東西對數據進行處理能夠保證一個預先界說好的高質量的剖析成果。

6.數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維剖析和多角度展現數據按特定形式進行存儲所建立起來的聯系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的根底，為商業智能系統供給數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和拜訪，為聯機數據剖析和數據發掘供給數據平台。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據分析有哪些基本方向?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。