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大数据技术发展广泛 可以从事哪些工作岗位

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-06-30 09:41:40 本文摘自:搜狐科技

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。千锋老师洞察市场行情,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!

关键字:工作发展技术数据

本文摘自:搜狐科技

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大数据技术发展广泛 可以从事哪些工作岗位

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-06-30 09:41:40 本文摘自:搜狐科技

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。千锋老师洞察市场行情,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!

关键字:工作发展技术数据

本文摘自:搜狐科技

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