学完大数据可以做什么
对于Java程序员,大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的,所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅,另外很多基于大数据的应用框架也是Java的,所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。
当然,hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎,对于大部分公司而言,并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程,你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展,则你需要掌握更多的算法相关的知识。
对于数据挖掘工程师而言,虽然也需要掌握编程工具,但大部分情况下是把hadoop当做平台和工具,借助这个平台和工具提供的接口使用各种脚本语言进行数据处理和数据挖掘。因此,如果你是往数据挖掘工程方向发展,那么,熟练掌握分布式编程语言如scala、spark-mllib等可能更为重要。
Java程序员转大数据工程师的学习路线图:
第一步:分布式计算框架
掌握hadoop和spark分布式计算框架,了解文件系统、消息队列和Nosql数据库,学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;
第二步:算法和工具
学习了解各种数据挖掘算法,如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等,熟练掌握一门数据挖掘编程工具:Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库,如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib,你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。
第三步:数学
补充数学知识:高数、概率论和线代
第四步:项目实践
1)开源项目:tensorflow:Google的开源库,已经有40000多个star,非常惊人,支持移动设备;
2)参加数据竞赛
3)通过企业实习获取项目经验
如果你仅仅是做大数据开发和运维,则可以跳过第二步和第三步,如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘,那么第三步也可以先跳过。
现在大数据的发展还刚开始起步,所以几年后应该就业不会差的,以后更多的东西都是要依赖于大数据的,有了大数据就可以降低人力物力财力的浪费了。
目前各处都在讨论大数据前景如何好,大数据就业机会如何多,很多人都对大数据这个行业充满了向往。但是可能大多数人都不清楚大数据学出来后究竟能做什么?大数据行业到底有些什么岗位?目前在国内来说,大数据行业大概有以下几种岗位:数据分析师,数据架构师,数据挖据工程师,数据算法工程师,数据产品经理。接下来为大家详细介绍一下各岗位的工作内容。
1. 数据分析师。
数据分析师 是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
2. 数据架构师。
数据架构师是负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作 ,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
从事数据架构师这个职位,需要具备较强的业务理解和业务抽象能力,具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力,对调度系统,元数据系统有非常深刻的认识和理解,熟悉常用的分析、统计、建模方法,熟悉数据仓库相关技术,如 ETL、报表开发,熟悉Hadoop,Hive等系统并有过实战经验。
3. 数据挖掘工程师。
一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。
成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验,熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一,参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验,熟悉hadoop,hive,map-reduce等。
4. 数据算法工程师。
在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计,将业务场景与模型算法进行融合等;深入研究数据挖掘模型,参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估,支持产品研发团队模型算法构建,整合等;制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。
需要具备的知识有:扎实的数据挖掘基础知识,精通机器学习、数学统计常用算法;熟悉大数据生态,掌握常见分布式计算框架和技术原理,如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等;熟悉Linux操作系统和Shell编程,至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程;熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。
5. 数据产品经理。
数据平台建设及维护,客户端数据的分析,进行数据统计协助,数据化运营整理、提炼已有的数据报告,发现数据变化,进行深度专题分析,形成结论,撰写报告;负责公司数据产品的设计及开发实施,并保证业务目标的实现;进行数据产品开发。
需要具备的技能有:有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ;有扎实的分析理论基础,精通1种以上统计分析工具软件,如SPSS、SAS,熟练使用Excel、SQL等工具; 熟悉SQL/HQL语句,工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ;熟练操作excel,ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ;熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ;熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。
如果你是合格的大数据开发技术人员,那当然有高薪的工作,并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的,那需要看你学习怎么样。
大数据
目前大数据培训相对其他培训项目要好就业,
因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的,
而大数据在最近两年才大力发展,并且在各领域蔓延,
因此所产生的人才缺口巨大,而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才,又特别的少;
应用越来越广,技术人才却产生较慢,刚培训的人员,只能适应基本的软件操作和理论基础;
还达不到企业要完成复杂业务的技术需求;
所以培训入门快,拿薪资快,但只是一时,进入企业,不努力学习是跟不上发展与用人需求的。
我们知道大数据的火爆,知道大数据的就业前景好,但学习大数据能找什么工作呢?这个是很多学生的困惑。为学生提供了以下几个就业方向。
当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值,而提供大数据基础设施的企业、大数据软件技术服务的企业、行业大数据内容咨询服务的企业都将从大数据的广泛应用而得到迅速发展。
学习大数据可以从事很多工作,比如说:hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位!不同的岗位,所具备的技术知识也是不一样的,需要从各个方向学习,逐个击破!
比如说:Hadoop开发工程师
你需要具备一下技术:
a. 基于hadoop、hive等构建数据分析平台,进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务;
b. 应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术,对海量数据进行挖掘,发现其潜在的关联规则;
c. 对hadoop、hive、hbase、Map/Reduce相关产品进行预研、开发;
d. 通过Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析。
e. Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升,不断提高系统运行效率;
数据工程师
职责:
a. 分析各类用户不断变化的行为;
b. 预测各类营销对用户的影响,定位精准市场投放;
c. 帮助实现自动化监控平台。
Hadoop运维工程师
你需要具备以下技术知识:
a. 平台大数据环境的部署维护和技术支持;
b. 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析;
c. 应用安全,数据的日常备份和应急恢复;
数据挖掘分析师
你需要具备以下技术:
a.对优先考虑的账户进行统计分析,从而更大限度的成功化。
b.与主管或客户端沟通行动计划,并找出需要改进的地方。
c.执行战略数据分析和研究,以支持业务需求。
d.找准机会从而用复杂的统计建模提高生产率。
e.浏览数据来认准机会并提高业务成效。
f.指定业务流程,目标和战略的理解,以提供分析和解释。
g. 针对内部讨论的理解,在适当情况下获得业务需求和必要的分析。
正所谓,术业有专攻,即使同为大数据技术,也是有不一样的,主要还是看自己感兴趣的方向!
1. 数据分析师。
数据分析师 是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
2. 数据架构师。
数据架构师是负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作 ,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
从事数据架构师这个职位,需要具备较强的业务理解和业务抽象能力,具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力,对调度系统,元数据系统有非常深刻的认识和理解,熟悉常用的分析、统计、建模方法,熟悉数据仓库相关技术,如 ETL、报表开发,熟悉Hadoop,Hive等系统并有过实战经验。
3. 数据挖掘工程师。
一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。
成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验,熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一,参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验,熟悉hadoop,hive,map-reduce等。
4. 数据算法工程师。
在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计,将业务场景与模型算法进行融合等;深入研究数据挖掘模型,参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估,支持产品研发团队模型算法构建,整合等;制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。
需要具备的知识有:扎实的数据挖掘基础知识,精通机器学习、数学统计常用算法;熟悉大数据生态,掌握常见分布式计算框架和技术原理,如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等;熟悉Linux操作系统和Shell编程,至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程;熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。
5. 数据产品经理。
数据平台建设及维护,客户端数据的分析,进行数据统计协助,数据化运营整理、提炼已有的数据报告,发现数据变化,进行深度专题分析,形成结论,撰写报告;负责公司数据产品的设计及开发实施,并保证业务目标的实现;进行数据产品开发。
需要具备的技能有:有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ;有扎实的分析理论基础,精通1种以上统计分析工具软件,如SPSS、SAS,熟练使用Excel、SQL等工具; 熟悉SQL/HQL语句,工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ;熟练操作excel,ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ;熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ;熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。
大数据分析师、大数据挖掘师/算法工程师、大数据工程师、大数据运维工程师、大数据仓库工程师、大数据产品经理、大数据架构师/资深大数据架构师,这些都是可以的,大数据是现在非常火的专业,前景非常好。
学大数据可以从事什么工作
大数据人才主要分布在移动互联网行业,其次是金融互联网、企业服务、游戏、教育、社交等领域,就业渠道比较多,大概为大数据开发,大数据运维和云计算方向;数据挖掘、数据分析和机器学习方向;可以到互联网电商方向,从事运营维护、日常管理等工作;电子政务服务方向,进行基于电子政务的大数据平台运维;零售金融...
大数据在未来社会能做些什么工作?
实时监测提升健康护理。6. 金融安全保障:数据在新业务机会、投资方向发现以及防范非法金融活动中起重要作用。7. 教育领域应用:数据辅助教育工作者了解学生差异,实现个性化教学,评估学习成果,支持教育决策。8. 数据在未来社会中无所不在,为生活带来便利和效率,各行各业都将受益于其不可或缺的作用。
大数据能做什么
大数据具有广泛的应用和重要作用,以下是一些常见的方面:1. 商业决策支持:通过对大量的销售数据、客户数据、市场趋势等进行分析,帮助企业制定更明智的营销策略、产品规划和运营决策。2. 精准营销:基于用户的行为、兴趣和偏好等数据,实现精准的广告投放和个性化推荐,提高营销效果和客户满意度...
大数据专业毕业生出来可以做什么工作?
3、数据挖掘工程师 商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。4、数据库开发 设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。最后,不论是从事大数据开发岗位,还是大数据运维...
大数据云计算学习完可以做什么呢?
如需学习云计算与大数据,推荐选择【达内教育】,学习完大数据和云计算后可以从事以下行业:【学习云计算】可从事的职业有:1、云系统管理员:配置和维护的系统,包括基本的云平台,解决出现的问题,并计划未来云的能力要求。2、云计算工程师:负责云计算和数据中心项目交付计划和技术方案的制定,负责云基础...
大数据在未来社会能做些什么工作?
金融安全保障:在金融领域,数据不仅可以用于寻找新的业务机会和投资方向,还可以用于维护金融安全。例如,通过大数据分析可以及时发现洗钱、诈骗等非法金融活动,保护投资者的利益;同时,数据还可以用于评估信贷风险,为金融机构提供科学的决策依据。教育领域应用:在教育领域,数据可以帮助教育工作者更好地了解...
学大数据之后能做什么工作?
大数据工程师:运用编程语言实现数据平台和数据管道开发,需要计算机编程能力 数据架构师:高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,有垂直行业经验最佳,需要平台级开发和架构设计能力 比较多人选择的是:数据分析师 数据分析师在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料(一手或二手的)进行观测,实验,...
大数据专业的就业前景 做什么工作好
大数据专业的就业方向提供了丰富的机会和挑战,无论是在企业中担任关键角色,还是在创业领域发展自己的事业。对于那些对数据分析、数据科学和技术创新有兴趣的人来说,选择大数据专业将是一个明智的选择,为他们打开职业发展的大门。大数据专业做什么工作好1. 大数据分析师 大数据分析师是大数据专业中最为...
大数据毕业以后都是干什么的?
大数据学习内容主要有:①JavaSE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...
学数据科学与大数据技术可做什么兼职?
数据可视化专家。数据可视化专家负责将复杂的数据转化为易于理解和呈现的图形和图像。你可以使用数据可视化工具(如Tableau、D3.js等)来创建图表、仪表板和交互式可视化,并将它们集成到公司的网站和应用程序中。以上是一些可能适合数据科学与大数据技术专业的兼职工作。你可以根据自己的兴趣、技能和经验选择...
丹荣氨磷: 大数据专业是近几年开设的新专业,大数据的就业岗位还是很多的,大数据岗位高薪清单对于求职者来说,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...
佳县15377316615: 大数据毕业以后都是干什么的??
丹荣氨磷: 学完大数据可以从事很多工作,比如说:hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位
佳县15377316615: 大数据以后能干什么?
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佳县15377316615: 学完大数据都可以找哪些工作呢? - ?
丹荣氨磷: 数 据 分 析师 , 数据 架构 师 ,数据挖 掘工 程 师 , 数据算 法工程 师等这 些 都 可以, 想 学 习的话好 程序 员 有
佳县15377316615: 大数据云计算学习完可以干什么??
丹荣氨磷: 大数据可以从事的工作:1、大数据系统研发工程师:负责大数据系统研发,包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等,同时,还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等,...
佳县15377316615: 大数据学了能做什么? - ?
丹荣氨磷: 如果不知道学完可以做哪方面的工作,可以找一包就业的培训机构进行系统的学习,学完不仅掌握了技能,也找到了好工作,我朋友就是在北风学的零基础大数据,现在月薪也有1W多了!
佳县15377316615: 学完大数据能找什么样的工作 - ?
丹荣氨磷: 1. 大数据运维师,年薪8W左右2. 大数据开发师,年薪12W左右3. 大数据算法工程师,年薪15W左右4. 系统架构师,年薪23W左右5. 大数据技术总监,年薪40W左右6. 大数据项目总监,年薪70W左右7. 首席数据官,年薪100W左右
佳县15377316615: 大数据培训后可以找什么工作 - ?
丹荣氨磷: 1. Hadoop大数据开发方向 对应岗位:大数据开发工程师、大数据架构师、爬虫工程师 等2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、大数据分析工程师、大数据咨询顾问、机器学习工程师等3.大数据运维&云计算方向 对应岗位:大数据运维工程师
佳县15377316615: 学大数据专业能从事什么工作 - ?
丹荣氨磷: 每个领域都用的 到大数据,大数据是一门很有潜力的专业,跨国型大公司都有自己的大数据的,是未来发展的趋势.
佳县15377316615: 大数据以后就业该干什么? - ?
丹荣氨磷: 你好.目前可以做如下推介 TOP1首席数据官(CDO) TOP2营销分析师/客户关系管理分析师 TOP3数据工程师 TOP4商务智能开发工程师 TOP5数据可视化 TOP6软件研发工程师 TOP7大数据工程师 TOP8洞察分析师TOP9数据架构师 TOP10数据科学家