只要學的好，工作不愁找！

大資料就業的具體方向：

hadoop 研發工程師、大資料研發工程師、大資料分析工程師、資料庫工程師、hadoop運維工程師、大資料運維工程師、java大資料工程師、spark工程師······

這個要看你自己在哪個方向比較擅長了，涉全域，不如精一門！

學習完大資料開發，能從事的研發類的崗位有，架構工程師、開發工程師、運維工程師可以選擇。每個工作崗位具體需求是不一致的，這裡簡單的介紹一下各個崗位的一般工作職責。

架構工程師職責

負責Hadoop叢集架構設計開發、搭建、管理、運維、調優；負責資料對接和對外服務設計、開發和維護； 負責大資料框架和大資料應用的程式設計、開發和維護；負責基於大資料技術對海量資料的自動分析處理和挖掘工作；指導並參與核心程式碼的書寫，組織解決專案開發過程中的重大技術問題；與各部門之間協調配合，支援市場、運營和資料部門的日常產品和研發需求；從資料採集到資料加工，從資料清洗到資料抽取，從資料統計到資料分析，實現大資料全產業線上的應用分析設計。

開發工程師職責

基於hadoop、spark等構建資料分析平臺，進行設計、開發分散式計算業務；輔助管理Hadoop叢集執行，穩定提供平臺服務；基於Spark技術的海量資料的處理、分析、統計和挖掘；基於Spark框架的資料倉庫的設計、開發和維護；根據需求使SparkStreaming和Spark SQL進行資料處理、查詢和統計等工作；負責機器學習、深度學習領域的開發工作。

運維工程師職責

負責大資料基礎平臺的運維,保障平臺的穩定可用；負責應用產品部署、上線及維護；負責大資料平臺資源管理、效能最佳化和故障處理；深入研究大資料業務相關運維技術，持續最佳化叢集服務架構;參與設計大資料自動化運維、監控、故障處理工具。

對於大資料，我的理解是，透過數學方式和現代計算機技術對大資料進行有目的分析，得出想要的分析結果，來指令後續產生的行為。這些大資料的統計分析，對於將要越智慧化的現時代社會的尤其重要，資料就是核心，可以說可以遍及各個行業，比方說金融領域、安全領域、教育鄰居、醫療領域等都有可以透過對採集的大資料進行智慧化分析來提供行業內的智慧化幫助，讓資料更加精確，提高應用效率。

我想說的是不管是現在還是將來，對從事大資料的人才和崗位都是非常需要的。

對於問題：可以從事那行可觀的工作？我們透過來看下面的資料來解答：

大資料可以做：資料採集、資料儲存、資料清洗、資料分析、資料視覺化

大資料的核心作用是資料價值化，簡單的說就是大資料讓資料產生各種“價值”，這個資料價值化的過程就是大資料要做的主要事情。

大資料不僅包括企業內部應用系統的資料分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：網際網路行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講“大資料就像網際網路+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

相關：大資料技術的應用方向

https://www.toutiao.com/i6575857760468992516/

大資料時代的到來，“資料驅動”成為新的全球大趨勢。雲計算、物聯網、網際網路、醫療、電商、工業等等都在與大資料相對接，以期透過大資料來更好的服務使用者、降低成本、提高收益，促進自身發展。大資料的火爆也促使更多的求學者步入這個領域，那麼對於學完大資料能夠從事哪些工作，能夠應聘哪些崗位，相信很多人還是很迷茫，所以我們不妨來細緻的總結一下學完大資料能夠幹什麼。

學完大資料所能從事的崗位細分：

第一、大資料Hadoop開發工程師

Hadoop是一個能夠對大量資料進行分散式處理的軟體框架，以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行資料處理。Hadoop解決了大資料如何儲存的問題，因而在大資料培訓機構中是必須學習的課程。對於企業而言，資料如何儲存是一個難點，而Hadoop就很好的解決了這一問題，因此，很多的企業都在招聘大資料Hadoop開發工程師，這也就成為了學習完大資料的人才的一個就業方向。

第二、大資料資料分析師

企業進行大資料的發展和佈局，就是要發現大資料中的價值，而這就促使大資料分析師在實際發展中備受企業重視。具體而言，大資料分析師是資料師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中透過運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義。

當然，想要成為一名專業的大資料分析師並不簡單，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大資料魔鏡等資料分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門程式語言。總之，一個優秀的資料分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。所以，大資料分析師的崗位可以定為自己的發展方向，對於剛剛學完大資料的人最好不要考慮這個職位，畢竟這個職位的專業性要求太高。

第三、大資料探勘工程師

該工作與大資料分析師很相似，但也有著不小的區別。做資料探勘要從海量資料中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸最佳化、機率論等。經常會用到的語言包括Java或Python，有時用MapReduce寫程式，再用Hadoop或者Hyp來處理資料，如果用Python的話會和Spark相結合。這份工作，相信很多接受過高等教育、學過技術開發的人才應該可以勝任，而且，薪資水平也在15-20k左右。

第四、大資料視覺化工程師

對於這個崗位，我們可以從具體的職責去分析其適不適合剛剛學習完大資料的人去從事。

1、依據產品業務功能，設計符合需求的視覺化方案;

2、依據視覺化場景不同及效能要求，選擇合適的視覺化技術;

3、依據方案和技術選型製作視覺化樣例;

4、配合視覺設計人員完善視覺化樣例;

5、配合前端開發人員將樣例元件化。

大資料行業正在發展，與各個行業的對接也在不斷的深入，而且，每個人都在不斷的成長，學完大資料能夠讓我們找到一個高薪職位，但是，對於個人發展而言，一定要不斷的去學習，不斷的去進步，讓自己真正的成為一個大資料領域的全能型頂尖人才，只有這樣在未來的實際發展當中，你才能實現自己真正的價值。學習大資料講究持之以恆，希望學習完大資料的人才，能夠一直保持虛心向學的精神，讓自己不斷的成長。

大資料正在快速發展，正在與各個行業相對接，大資料的發展前景未來將愈加的廣闊，所以現在學習大資料正當時，對於如何學習大資料，武漢課工場給出了最佳的方式，求學者你還在猶豫嗎?

大資料行業是非常吸金的行業，因為目前中國大資料人才技術的短缺，所以說學習大資料是非常有前途的，隨著學習大資料人數的逐漸增多，也相應出現了一些問題，最困擾人們的一個問題就是學習大資料到底靠不靠譜，學成之後到底能做什麼工作，下面我們就來具體說說學習大資料的就業方向。

首先說，學習大資料是非常靠譜的，中國大資料人才短缺，學習大資料是很有前途的，正所謂物以稀為貴，所以學習大資料在當下社會是正確的決定。另外學習大資料可以有以下幾個崗位供你選擇。

(1)大資料系統研發工程師：負責大資料系統研發工作，包括大規模非結構化資料業務模型構建、大資料儲存、資料庫架構設計以及資料庫詳細設計、最佳化資料庫構架、解決資料庫中心建設設計問題。他們還負責叢集的日常運作、系統的監測和配置、Hadoop與其他系統的整合。

(2)大資料應用開發工程師：負責搭建大資料應用平臺、開發分析應用程式。他們熟悉工具或演算法、程式設計、包裝、最佳化或者部署不同的MapReduce事務。他們以大資料技術為核心，研發各種基於大資料技術的應用程式及行業解決方案。

(3)大資料分析師：運用演算法來解決分析問題，並且從事資料探勘工作。他們最大的本事就是能夠讓資料道出真相;此外，他們還擁有某個領域的專長，幫助開發資料產品，推動資料解決方案的不斷更新。

(4)資料視覺化工程師：具備良好的溝通能力與團隊精神，責任心強，擁有優秀的解決問題的能力。他們負責在收集到的高質量資料中，利用圖形化的工具及手段的應用，一目瞭然地揭示資料中的複雜資訊，幫助企業更好的進行大資料應用開發，發現大資料背後的巨大財富。

看完文章相信你的疑惑都解決了吧，學習大資料真的很靠譜，這是時代賦予我們的厚望，是時代給予我們的機會，更是你成就未來的一條光明之路。

首先大資料是未來新興主流產業的基礎，國家力推人工智慧，但人工智慧的基礎之一就是大資料。所以說大資料是個有前景的行業。

大資料包含資料探勘，資料分析，資料變現，資料建模。。。等等很多細分領域。

大資料可以做什麼？

大資料的核心作用是資料價值化，簡單的說就是大資料讓資料產生各種“價值”，這個資料價值化的過程就是大資料要做的主要事情。

大資料可以做的是：

第一，記錄、描述、預測一切。大資料技術的戰略意義不在於掌握龐大的資料資訊，而在於對這些含有意義的資料進行專業化處理，從本質上講，大資料透過提供一種與現有操作和預測結果有關的調查的無形原材料來服務於業務目標和目標。

第二，大資料不僅包括企業內部應用系統的資料分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：網際網路行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講“大資料就像網際網路+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

第三，大資料的作用是可幫助企業根據廣泛收集的資訊做出決策，以多種不同的方式使用，但有一些常見的和基本的方式，商業世界利用大資料集來通知和指導業務流程。

大資料為企業做的一件重要事情就是告訴他們有關客戶或客戶的資訊。使用客戶關係管理等工具，大資料集可以顯示客戶是誰，他們的行為方式以及他們與業務的互動方式。通常，複雜的客戶關係管理（CRM）系統在易於使用的視覺化介面中提供來自大資料集的精心挖掘的資料，以支援銷售或推動其他工作。

第四，目前在國內來說，大資料行業大概有以下幾種崗位：資料分析師，資料架構師，資料挖據工程師，資料演算法工程師，資料產品經理。

具體詳細的工作內容可以根據工作崗位在看一些箱子的介紹。

希望可以幫助您

1、資料探勘工程師

做資料探勘要從海量資料中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸最佳化、機率論等。

PS:經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程式，再用Hadoop或者Hyp來處理資料，如果用Python的話會和Spark相結合。

2、Hadoop開發工程師

熟練掌握Hadoop整個生態系統的元件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要元件，能夠實現對平臺監控、輔助運維繫統的開發。hadoop工程師主要是偏開發層面，指的是圍繞大資料系平臺系統級的研發人員， 熟練Hadoop大資料平臺的核心框架，能夠使用Hadoop提供的通用演算法，

3、資料分析師

資料分析師 是資料師Datician["detɪʃən]的一種，指的是不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員。

PS:作為一名資料分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、等資料分析軟體中的一門，一個優秀的資料分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

4、大資料分析師

通俗一點，這是集Hadoop開發工程師和資料分析師、資料探勘工程師為一體大才能人才。如果這些你都會，並且有一定的經驗，那薪資可是不用說的。

5、大資料視覺化工程師

需要熟悉Storm、Spark等計算框架，熟悉Scala/Python語言;精通Java開發，能夠獨立搭建SSM專案;瞭解Redis或MongoDB等Nosql，熟練掌握linux基本操作;擁有一定Java多執行緒開發能力，對程式設計模式有一定理解，對資料庫有一定了解，熟悉ETL流程等。

在現當代培訓行業蒸蒸日上的狀態，想要掙錢就要跟上前進的步伐，踏上新技術熱潮。

大資料可以從事的工作有以下幾個方向：

1.大資料系統架構師

大資料平臺搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、程式設計正規化、檔案系統、分佈並行處理等。

2.大資料系統分析師

面向實際行業領域，利用大資料技術進行資料安全生命週期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、最佳化方法。

3.hadoop開發工程師

解決大資料儲存問題。

4.資料分析師

不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中透過運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義。

5.資料探勘工程師

做資料探勘要從海量資料中發現規律，這就需要一定的數學知識，基本的比如線性代數、高等代數、凸最佳化、機率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++。有時要用MapReduce寫程式，再用Hadoop或者Hyp來處理資料，如果用Python的話會和Spark相結合。

6.大資料視覺化工程師

隨著大資料在人們工作及日常生活中的應用，大資料視覺化也改變著人類的對資訊的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟視覺化產品，大資料技術和大資料視覺化都是幕後的英雄。

大資料的薪資

大資料現在是非常火熱的專業，對專業技術人才的需求空間是非常大，這個專業的薪資待遇也是非常好的。

大資料專業作為近幾年最熱門的專業之一，其就業方向也是學生是否報考此專業所考慮的最重要的因素之一。隨著資料時代的發展，資料人才的需求當然也是日益增長。

1.大資料系統架構師

大資料平臺搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、程式設計正規化、檔案系統、分佈並行處理等。

2.大資料系統分析師

面向實際行業領域，利用大資料技術進行資料安全生命週期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、最佳化方法。

3.hadoop開發工程師

解決大資料儲存問題。

4.資料分析師

不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中透過運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義。

5.資料探勘工程師

做資料探勘要從海量資料中發現規律，這就需要一定的數學知識，基本的比如線性代數、高等代數、凸最佳化、機率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++。有時要用MapReduce寫程式，再用Hadoop或者Hyp來處理資料，如果用Python的話會和Spark相結合。

6.大資料視覺化工程師等

隨著大資料在人們工作及日常生活中的應用，大資料視覺化也改變著人類的對資訊的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟視覺化產品，大資料技術和大資料視覺化都是幕後的英雄。

大資料的崗位可以分為三大類：大資料系統研發人員、大資料應用開發人才和大資料分析人才；最普遍同時需求也大的是大資料系統研發工程師、大資料應用開發工程師和來資料分析師。

學習大資料可以從事很多工作，比如說：

hadoop 研發工程師源、大資料研發工程師、大資料分析工程師、資料庫工程師、hadoop運維工程師、大資料運維工程師、java大資料工程師、spark工程師等。不同的崗位，所具備的技術知識也是不一樣的，需要從各個方向學習

學完大資料開發，能從事的研發類的崗位有，架構工程師、開發工程師、運維工程師可以選擇。

當前醫療行業百、能源行業、通訊行業、零售業、金融行業、體育行業等各行業都可以從其資料的採集、傳輸、儲存、分析等各個環節產生巨大的經濟價值，而提供大資料基礎設施的企業、大資料軟體技術服務的企業、行業大資料內度容諮詢服務的企業都將從大資料的廣泛應用而得到迅速發展。

百戰程式設計師IT問題專業解答

1.大資料系統架構師

大資料平臺搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、程式設計正規化、檔案系統、分佈並行處理等。

2.大資料系統分析師

面向實際行業領域，利用大資料技術進行資料安全生命週期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、最佳化方法。

3.hadoop開發工程師

解決大資料儲存問題。

4.資料分析師

不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中透過運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義。

作為一名資料分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大資料魔鏡等資料分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門程式語言。總之，一個優秀的資料分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

5.資料探勘工程師

做資料探勘要從海量資料中發現規律，這就需要一定的數學知識，基本的比如線性代數、高等代數、凸最佳化、機率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++。有時要用MapReduce寫程式，再用Hadoop或者Hyp來處理資料，如果用Python的話會和Spark相結合。

6.大資料視覺化工程師

隨著大資料在人們工作及日常生活中的應用，大資料視覺化也改變著人類的對資訊的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟視覺化產品，大資料技術和大資料視覺化都是幕後的英雄。

當下，大資料方面的就業主要有三大方向：一是資料分析類大資料人才，二是系統研發類大資料人才，三是應用開發類大資料人才。他們的基礎崗位分別是大資料系統研發工程師、大資料應用開發工程師、大資料分析師。

對於求職者來說，大資料只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大資料從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大資料相關崗位。

總的來說，企業中與大資料相關的崗位主要分為以下幾類：

大資料開發工程師開發：建設，測試和維護架構；負責公司大資料平臺的搭建和維護，負責大資料平臺持續整合相關工具平臺的架構設計與產品開發等。

資料分析師：收集，處理和執行統計資料分析；運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。

資料探勘工程師：資料建模、機器學習和演算法實現；商業智慧，使用者體驗分析，預測流失使用者等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的程式碼實現也有很高的要求。

大資料運維工程師：主要負責大資料相關係統/平臺的維護，確保其穩定性，更多的是對大資料系統的維護。

資料架構師：需求分析，平臺選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署；高階演算法設計與最佳化；資料相關係統設計與最佳化，需要平臺級開發和架構設計能力。

資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，透過理想介面連線資料庫和資料庫工具，最佳化資料庫系統的效能效率等。

關於大資料就業做什麼工作，大資料有哪些崗位，以上就為大家做了一個簡單的介紹了。