入職大數據

Ⅰ #大數據工程師#現在的大數據工作好找嗎一周了一個面試都沒有

大數據的就業情況由幾個因素決定：

一、是否學到了真正的大數據技術

1、學習能力

2、是否掌握真正的大數據技術

3、是否為有真實的大數據項目經驗

二、學歷（大數據開發對學歷要求較高，最低門檻是大專及以上學歷）

三、個人性格（是否適合大數據開發行業，是否可以與團隊協作，是否善於交流融入到團隊等）

四、時運因素（我有好幾個學員學得挺好，但找工作碰壁很多，後來調整了心態，堅持了一段時間，也順利入職了。不是有人說會有「水逆期」嗎，總有一段時間會特別不順，要堅持一下）

大數據工程師的薪資待遇在IT行業一直算是比較靠前的，影響你薪資的最主要是你的專業水平，以及工作能力，在技術崗位上，都是靠技術吃飯的，你得有拿得出手的能力。

Ⅱ 今天去一家做大數據分析的公司面試，領導直接面試的我，對我還挺滿意，說我通過了，本來挺高興的，但領導

我最近參加了一個公司的面試，一共4輪，經歷了3周。我現在終於入職了。確實好的職位，會面試很多輪的。我看也有58的評論你，我也在58工作過。58隻需要面試2輪，一會就都出結果了。你再去了解一下，你面試的公司。大公司確實要求多 來自職Q用戶：匿名用戶
據說阿里巴巴的面試從頭到尾要歷經2個多月呢，也許這就是大公司的套路吧…… 來自職Q用戶：楊女士

Ⅲ 大數據就業方向是什麼

目前，互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等等，幾乎專所有的行業都已經屬涉足大數據，大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。

大數據就業方向

1. Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等

2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等

3. 大數據運維&雲計算方向

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

Ⅳ 從事大數據工作，工資一般收入多少

你好，分兩個方面來回答你的問題。

一、大數據專培訓費用

1、大數據培訓的學費一般在2-3萬左屬右，相對於一些學生來說比較貴了。

2、大數據開發崗位薪資目前在15K以上，按照投入產出比來說不貴。

二、大數據學習需要多長時間？

1、脫產全日制學習6個月。

Ⅳ 求問從事大數據相關工作的入職門檻是什麼

世界正從IT時代走向DT時代，未來是大數據的時代，企業最有價值的資產就是數據，內你所擁有的數容據越多你就越有說話權，因此未來企業里最牛逼的員工應該是和數據有關的職位，比如數據科學家、數據分析師、數據工程師等，這些職位或將成為程序員又一個美好的出路。

CDO主要負責利用數據推進企業與社會的對話，挖掘企業海量數據中潛在的價值，並運營和管理好數據，為企業戰略、營銷和管理決策提供參考，CDO的能力不僅僅是大數據領域的范疇，他需要同時具有IT、市場營銷、運營管理等綜合素質。

「數據科學家是指運用統計分析、機器學習、分布式處理等技術，從大數據中提取出對業務有意義的信息，以簡單易懂的形式傳達給決策者，並創造出新的數據運用服務的人才。
數據分析師能洞悉一個方程式的商業意義，他們知道如何提出正確的問題，非常善於數據分析，數據可視化和數據呈現。

數據工程師是能運行基本數據模型，充分了解文件系統，分布式計算與大型資料庫，他們是能提供可建模數據所需平台的人。

Ⅵ 一般的大數據工作有多高的薪資

大數據工程來師剛畢業的話自10K左右，如果有經驗的話，那估計的20k左右，時間越長，經驗越多，就越值錢了，當然了，也得看看公司自身的情況所處行業的情況以及個人能力來定的，現在正是大數據最火爆的時候，現在大數據與各個行業都在對接，這時入行是很好的機會，我也是剛在光環大數據學完入行，現在已經工作了，感覺還不錯~

Ⅶ 大數據工程師到底是什麼

用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。

沈志勇認為如果把大數據想像成一座不停累積的礦山，那麼大數據工程師的工作就是，「第一步，定位並抽取信息所在的數據集，相當於探礦和采礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當於冶煉。最後是應用，把數據可視化等。」

因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。

Ⅷ 大數據應用工程師是做什麼的

主要是圍繞數據進行工作的，統計、分析、優化等

Ⅸ 大數據分析師主要工作做什麼

數據採集

數據採集的意義在於真正了解數據的原始相貌，包含數據發生的時間、條件、格局、內容、長度、約束條件等。這會幫助大數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免因為違反數據採集規矩導致的數據問題;一起，對數據採集邏輯的知道增加了數據分析師對數據的了解程度，尤其是數據中的反常變化。

數據存取

數據存取分為存儲和提取兩個部分。數據存儲，大數據分析師需求了解數據存儲內部的作業機制和流程，最核心在於，知道原始數據基礎上需求經過哪些加工處理，最終得到了怎樣的數據。

數據提取

大數據分析師首先需求具有數據提取才能。第一層是從單張資料庫中按條件提取數據的才能;第二層是把握跨庫表提取數據的才能;第三層是優化SQL句子，經過優化嵌套、挑選的邏輯層次和遍歷次數等，減少個人時間糟蹋和系統資源消耗。

數據發掘

在這個階段，大數據分析師要把握，一是數據發掘、統計學、數學基本原理和知識;二是熟練運用一門數據發掘東西，Python或R都是可選項;三是需求了解常用的數據發掘演算法以及每種演算法的使用場景和優劣差異點。

數據分析

數據分析相關於數據發掘而言，更多的是偏向業務使用和解讀，當數據發掘演算法得出結論後，怎麼解說演算法在結果、可信度、明顯程度等方面關於業務的實踐意義。

數據可視化

這部分，大數據分析師除遵循各公司統一標准原則外，具體形式還要根據實踐需求和場景而定。數據可視化永久輔助於數據內容，有價值的數據報告才是關鍵。

關於大數據分析師主要工作做什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。