大數據分析的就業
Ⅰ 大數據的就業前景怎麼樣
大數據的就業前景還是很不錯的。
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）做小而美模式的中小微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。
企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生：
（1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
（2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
（3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
（4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
（5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
（6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
Ⅱ 剖析大數據分析就業前景
隨著信息產業的迅猛發展，大數據分析行業的人才需求量也在逐漸擴大。現在我國的IT人才都比較稀缺，同時這個人才的數量不斷的增加，不過大數據分析這個行業的人才確實是少，所以對於大數據分析的行業來說，市場的需求量還是挺大的。
很多公司都有自己的IT部門，而IT部門需要對企業自身的數據進行比較，如果數據量比較大的話，就需要對資料庫的管理做好准備，而大數據分析師不管在哪個崗位上來說，都是企業中重要的角色，因為大數據分析師能夠通過數據分析對企業未來發展方向有一定的參考作用，所以這就說明大數據分析這個行業的優點就是就業范圍廣。
一、大數據分析是什麼?
對於一大部分想轉行做IT，做python的，都是沖著大數據分析來的，那你知道大數據分析的是啥嗎?你知道大數據分析的崗位職能分配情況嗎?
如果這些都答不上來的話，那就別追風口，如果盲目的跟風，只會讓你進來找不著北，到頭來，浪費自己的時間和金錢，還的回去干老本行。
大數據分析師的兩種崗位定位：
1、大數據科學家，Data Scientist，DS
2、大數據工程師，Data Engineer，DE
從這兩個單詞里，你就能看出端倪了，那接下來這兩者的區別，以及工作內容劃分是什麼?今天我們重點分析大數據分析就業前景：
二、大數據分析就業前景
當前大數據分析行業真的是人才稀缺嗎?未來人才缺口150萬，大數據分析人才最稀缺。先看大數據分析人才缺口有多大?根據LinkedIn(領英)發布的《中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中大數據分析人才最為稀缺、供給指數最低。同時，大數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。而清華大學計算機系教授武永衛去年透露了一組數據：未來3-5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。
大數據行業未來會產能過剩嗎?行業經驗提出了三個理由：1、不同機構間的數據還未真正流動起來，目前還只是數據「孤島」; 2、完整的生態產業鏈還未形成，盡管通過行為數據分析已能夠分辨出一個消費者的喜好，但從供應到購買的鏈條還沒建成; 3、大數據分析人才仍然極度匱乏。基於數據歸屬，涉及大數據業務的公司其實有兩類：一類是自身擁有數據的甲方公司，如亞馬遜、阿里巴巴等;另一類是整合數據資源，提供大數據技術與應用服務的第三方公司。目前行業整合出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。大數據業務要產生規模效益，至少要具備三點：演算法、計算平台以及數據本身。第三方大數據創業公司在演算法上有一技之長，而計算能力實際上已經勻化了，傳統企業如果用好了，和大數據創業公司沒有區別，甚至計算能力更強，而數據獲取方面，很多數據在傳統行業內部並沒有共享出來，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最後可能誰有數據，誰產生的價值更高，數據為王。
第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最後可能誰有數據，誰產生的價值更高。說白了，數據為王。經過市場的優勝劣汰，第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司，其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看，總的需求量一定是增加的，而對於供給側，經過行業自然的洗牌，最終會集中在幾家優秀的行業公司。
現在大數據行業發展勢頭正猛，大數據人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。大數據行業是目前平均收入最高的行業，其從業人員平均年薪已逾十萬元，有經驗的大數據工程師平均年薪一般在12萬元以上。
因為大數據分析人才稀缺，大數據分析從業者是技術性人才，然而高校培養出來的人才和企業所需的人才嚴重不符，導致大數據人才奇缺，因此一個熟練的大數據分析技術工程師，特別受用人單位的重視。所以職位高也就是一件正常的事情。
其實很多人都認為大數據分析就是風口上的豬，等風停了，這頭豬就重重的摔下來。其實並不是這樣的，大數據分析工程師是通用性人才，其不受行業發展的限制，而且也不受年齡和體力的影響，就像醫生、律師一樣，年紀越大，經驗越豐富，也就越值錢。
大數據分析人才不但是核心人才，而且是通用人才，走到哪都不怕，所以哪個行業發展快，就可以去哪個行業，更大程度地提高了人才價值而降低了職業風險。
一般從事信息產業的企業大都集中在高級寫字樓內或國家級或省級軟體科技園內。工作環境優越，生活設施完善，同行業人才聚集，有利於建立廣闊的人脈，為自己的事業奠定穩固的基礎。
Ⅲ 大數據就業前景怎樣
大數據就業前景廣闊，目前，無論是貸款，還是數據分析，業務拓展等都需進行大數據分析。找出其中的共同點，失敗因素。
隨著現在大數據應用的深化，對大數據越來越重視。對人才需求就越多，工作前景就越廣闊。
Ⅳ 大數據分析的就業優勢有哪些
很多人聽說過大數據分析這個行業，畢竟這個行業是新互聯網時代所提出的一個名詞，現在很多人都想進入一個新興職業，畢竟這個職業聽起來是一個高大上的職業，同時讓人們感覺很體面。在了解了大數據以後，大家對於大數據的就業優勢不是很了解，那麼大家知道不知道大數據分析的就業優勢是什麼呢？一般來說，就是市場需求大、就業范圍廣、薪水高、提升速度快、職業提升速度快、職業生涯時間長、工作環境好，職位適應力強。
隨著信息產業的迅猛發展，數據分析行業的人才需求量也在逐漸擴大。現在我國的IT人才都比較稀缺，同時這個人才的數量不斷的增加，不過大數據分析這個行業的人才確實是少，所以，對於大數據分析的行業來說，市場的需求量還是挺大的。
很多公司都有自己的IT部門，而IT部門需要對企業自身的數據進行比較，如果數據量比較大的話，就需要對資料庫的管理做好准備，而數據分析師不管在哪個崗位上來說，都是企業中重要的角色，因為數據分析師能夠通過數據分析對企業未來發展方向有一定的才考作用，所以這就說明數據分析這個行業的優點就是就業范圍廣。
現在大數據行業發展勢頭正猛，大數據人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。大數據行業是目前平均收入最高的行業，其從業人員平均年薪已逾十萬元，有經驗的大數據工程師平均年薪一般在12萬元以上。
因為大數據人才稀缺，大數據人才需要一定的技術性，然而高校培養出來的人才和企業所需的人才嚴重不符，導致大數據人才奇缺，因此一個熟練的大數據技術工程師，特別受用人單位的重視。所以職位高也就是一件正常的事情。
其實很多人都認為大數據就是風口上的豬，等風停了，這頭豬就重重的摔下來。其實並不是這樣的，大數據工程師是通用性人才，其不受行業發展的限制，而且也不受年齡和體力的影響，就像醫生、律師一樣，年紀越大，經驗越豐富，也就越值錢。
大數據人才不但是核心人才，而且是通用人才，走到哪都不怕，所以哪個行業發展快，就可以去哪個行業，更大程度地提高了人才價值而降低了職業風險。
一般從事信息產業的企業大都集中在高級寫字樓內或國家級或省級軟體科技園內。工作環境優越，生活設施完善，同行業人才聚集，有利於建立廣闊的人脈，為自己的事業奠定穩固的基礎。
通過上面的描述，想必大家已經知道了數據分析這項工作的前景了吧，其實數據分析這個工作前景優渥，大家在決定投入這個行業的時候一定要先好好想想自己能不能勝任這份工作，這樣才能夠避免一些不必要的麻煩，畢竟高薪工作往往不是一般人能夠勝任的，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。
Ⅳ 大數據專業就業前景怎麼樣
如果你是來合格的大數據開發技術自人員，那當然有高薪的工作，並不是說你學完了之後就一定有高薪工作的，那需要看你學習怎麼樣。
目前大數據培訓相對其他培訓項目要好就業，
因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，
而大數據在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，
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；
應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；
還達不到企業要完成復雜業務的技術需求；
所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。
Ⅵ 大數據的就業怎麼樣
1.人才缺口大
大數據專業畢業以後主要從事大數據分析工作，該崗位目前人才缺口很大，學會大數據分析就等於拿到了入職大企業和高薪資大門的鑰匙。根據統計顯示，僅北京地區1天需求量達到15680個。
2.各行各業需求上漲
像金融，電商，游戲，醫療，未來教育，社交等行業都需要大數據分析人員，需求量很大。
3.大城市機會多工資高
大數據專業人才的需求主要集中在一線一線城市，在大城市學到的東西更多，同樣薪資水平也高，北京地區的大數據分析平均月工資就達到了20050元。
從人才缺口和需求上漲到高薪就業，都體現出了大數據專業是一個就業前景很好的專業。
大數據專業就業三大方向
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。
大數據專業人才就業薪資
1基礎人才：數據分析師
2大數據開發工程師
北京大數據開發平均工資：¥ 30230/月。
大數據開發工程師/專家 崗位指責（引自 滴滴出行）：
職位描述：
1、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；
2、服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量；
3、深入源碼內核改進優化開源項目，解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題，參與到開源社區建設和代碼貢獻；
崗位要求：
1、計算機或相關專業本科以上學歷（3年以上工作經驗）；
2、精通C++/Java/Scala程序開發(至少一種)，熟悉Linux/Unix開發環境；
3、熟悉常用開源分布式系統，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代碼；
4、有大規模分布式系統開發、維護經驗，有故障處理能力，源碼級開發能力；
5、具有良好的溝通協作能力，具有較強的分享精神；
6、對Ku、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系統有深入使用和底層研究者加分；
Ⅶ 大數據以後就業該干什麼
你好。目前可抄以做如下推襲介
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軟體研發工程師
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
Ⅷ 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。
關於大數據分析有哪些就業方向，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。
Ⅸ 大數據都有哪些就業方向
主要有二個方向：一是大數據維護、研發、架構工程師方向；所涉及的職業崗位內為：大數據工程師、大容數據維護工程師、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、大數據演算法師等
Ⅹ 大數據分析師的就業前景如何
我們在進行數據分析工作的時候總能夠聽到大數據這個詞，當然數據分析中也是有大數據分析的，那麼大家知不知道大數據分析師的就業前景是怎麼樣的呢？想必這個問題都是很多人比較關心的，就連馬雲先生都十分重視大數據。由此可見，大數據是十分重要，毫不客氣的說，我們現在的生活是離不開大數據，大數據分析師的發展前途可謂是一片光明。下面就由小編為大家解答一下大數據分析師的就業前景究竟如何。
我們在回答這個問題之前，首先給大家說一下什麼是大數據分析。其實大數據分析師就是一些分析數據的人，通過分析數據從而找出潛在的商業價值。這樣我們就能夠把數據變成生產力。而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，因此會分析這些數據的人就很重要。由此可見，大數據分析師是一個比較高大上的職業。
那麼大數據分析師的就業前景是什麼呢？現在的時代就是大數據時代。這就是需要大數據來發揮作用了。大數據的分析應用，可以為一個公司、一個企業、一個地區的未來發展規劃起到一針見血的作用。隨著大數據的火熱，關於數據分析師的職業領域也越來越多，想在大數據分析領域佔得自己的一席之地，可以說，數據分析師前景是非常樂觀的，也是發展巨大的。所以我們對大數據分析的前景大可不必擔心。
但是，大數據分析的薪資都是有很多差異的，這是因為大數據分析行業的差異有很多，決定自己在數據分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，你對公司越重要、越有貢獻，自己在公司的地位和待遇就會越優異而不可輕易更替。所以不要僅僅局限於眼前，要不斷的積累學習，才能得到提升。一般來說，美國的大數據分析師的薪資一般都是18萬美金每一年。但是在國內頂尖的互聯網公司。而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，數據分析師且頗受企業重視。
由此可見，大數據分析師不只是一個聽著就比較高大上的職業，大數據分析師本身就是比較具有技術性具有含金量高的職業，而大數據分析師也是很多人比較嚮往的職業。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，同時也希望大家能夠多多關注這類消息，最後感謝大家的閱讀。