大数据的发展方向是什么

一、ETL研发

二、Hadoop开发

三、可视化工具开发

四、信息架构开发

五、数据仓库研究

六、OLAP开发

七、数据科学研究

八、数据预测分析

九、企业数据管理

十、数据安全研究

十一、数据分析师

十二、数据挖掘工程师

大数据分析12大就业方向

② 大数据工程考研方向有那些

大数据工程考研方向很多,
各院校划分的标准不一样的,
云大大数据方面考研专业:
社会经济统计分析、金融统计分析、、教育统计、人口统计分析、统计调查与数据分析、高性能计算及可重构计算、网络环境下的数据与知识工程、并行及分布式处理与网格计算、嵌入式系统及应用等等。

③ 大数据行业就业方向有哪些大数据技术就业岗位有哪些

方向:大数据开发方向,数据挖掘、数据分析和机器学习方向,大数据运维和云计算方向

就业岗位:

1、大数据工程师

大数据工程师的话其实包涵了很多,比如大数据开发,测试,运维,挖据等等,各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘,平均工资也在11643元。

2、Hadoop开发工程师

职位描述:参与优化改进新浪集团数据平台基础服务,参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,多维实时查询分析系统的构建优化。

3、大数据研发工程师

职位描述:

构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量。

4、大数据架构师

大数据架构师的招聘岗位有1446个,从招聘的薪资来看,大数据架构师基本薪资都是15K~60K,大数据架构师的薪资可以说是相当可观的,在大数据行业里,大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的,所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。

5、大数据分析师

工作职责:根据公司产品和业务需求,利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析,建设征信分析模型并优化,为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持;负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

④ 大数据都有哪些就业方向

大数据是指大数据(big data)是描述大量数据(包括结构化和非结构化数据)的术语,版它们每天都会覆盖大权量业务。但重要的不是数据量,而是对重要数据的处理方式,可以洞察分析大数据,从而获得更好的决策和战略性业务变动1、Hadoop开发工程师2、数据分析师3、数据挖掘工程师

⑤ 大数据有哪些职业方向

当下,大数据方面的就业主要有三大方向: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。对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适合自己的大数据相关岗位。
大数据就业前景
在就业“钱景”方面,各大互联网公司都在囤积大数据处理人才,从业人员的薪资待遇也很不错。以基本的Hadoop开发工程师为例,入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到12K以上,资深的hadoop人才年薪可达到30万—50万。
大数据开发工程师
数据仓库开发、实时计算开发、大数据平台开发一般都会被称作大数据开发,其实这是3个岗位,各自要求也不尽相同。
大数据开发工程师
数据仓库开发、实时计算开发、大数据平台开发一般都会被称作大数据开发,其实这是3个岗位,各自要求也不尽相同。
大数据分析师
基于各种分析手段,利用大数据技术对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持。
数据挖掘工程师
数据挖掘工程师,也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术。
算法工程师
数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法,在近几年越来越流行,而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。
数据安全研究
数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

⑥ 大数据职业方向有哪些

与大数据相关的职位有:
1、数据工程师
2、数据分析师
3、数据架构师
4、数据科学家
5、数据库管理员
6、业务数据分析师
7、数据产品经理
8、数据挖掘师/算法工程师
9、统计学家

⑦ 大数据包括哪些专业

大数据专业的职业发展主要分为3个方向:
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为:大专数据属工程师、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;
以最基础的大数据开发为例,入门最低薪资可达8K-1W,且该行业的薪资增长率极高。据某求职网站薪资显示,资深大数据工程师的平均在50K/月,可谓非常有“钱景”了。

⑧ 大数据分析有哪些就业方向

一、偏向产品和运营,更加注重业务


比如数据分析/数据运营/商业分析,主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。这类岗位的职位描述一般是:


负责和支撑各部门相关的报表;建立和优化指标体系;监控数据的波动和异常,找出问题;优化和驱动业务,推动数据化运营;找出可增长的市场或产品优化空间;输出专题分析报告。


需要掌握Excel+SQL/hive,了解描述统计学,知道常见的可视化表达,了解一些Python编程,足够完成大部分任务。


二、更注重数据挖掘技术,门槛较高


比如数据挖掘工程师/算法专家,数据挖掘工程师,往后发展,称为算法专家。要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧,需要扎实的算法能力和代码能力。


除了掌握算法,必须精通SQL/Hive,需要编程能力,Python、R、Scala/Java至少掌握一种,往往也要求Hadoop/Spark的工程实践经验。因为要求高,所以平均薪资高于数据分析师。


关于大数据分析有哪些就业方向,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

⑨ 大数据这个方向的入门职业有哪些

任何行业都有大数据,譬如电信行业,互联网行业,电力,交通,教育,医疗等等。

随着业务的增长和新业务的更新,并且数据的来源越来越多,数据量的增加和数据管理的需求,都促使各个行业有大数据分析的需要。

⑩ 大数据分析有哪些基本方向

【导读】跟着大数据时代的降临,大数据剖析也应运而生。随之而来的数据仓库、数据安全、数据剖析、数据发掘等等环绕大数据的商业价值的使用逐渐成为职业人士争相追捧的利润焦点。那么,大数据剖析有哪些根本方向呢?

1.可视化剖析

不管是对数据剖析专家仍是普通用户,数据可视化是数据剖析东西最根本的要求。可视化能够直观的展现数据,让数据自己说话,让观众听到成果。

2.数据发掘算法

可视化是给人看的,数据发掘便是给机器看的。集群、切割、孤立点剖析还有其他的算法让咱们深入数据内部,发掘价值。这些算法不只要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

3.猜测性剖析才能

数据发掘能够让剖析员更好的理解数据,而猜测性剖析能够让剖析员根据可视化剖析和数据发掘的成果做出一些猜测性的判别。

4.语义引擎

咱们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据剖析的新的应战,咱们需求一系列的东西去解析,提取,剖析数据。语义引擎需求被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5.数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。经过标准化的流程和东西对数据进行处理能够保证一个预先界说好的高质量的剖析成果。

6.数据存储,数据仓库

数据仓库是为了便于多维剖析和多角度展现数据按特定形式进行存储所建立起来的联系型数据库。在商业智能系统的设计中,数据仓库的构建是关键,是商业智能系统的根底,为商业智能系统供给数据抽取、转换和加载(ETL),并按主题对数据进行查询和拜访,为联机数据剖析和数据发掘供给数据平台。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据分析有哪些基本方向?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树,需要考取部分含金量高的数据分析师证书,这样更有核心竞争力与竞争资本。