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大数据的就业岗位有哪些

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，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL

2 Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

4 信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

5 数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

6 OLAP开发OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

7 数据科学研究数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

9 企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

10 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。

学大数据未来好找工作吗?

从大数据专业近两年的就业表现来看，大数据专业已经成为了计算机大类专业当中继计算机科学与技术、软件工程两个专业之后，又一个就业表现比较突出的专业，而且上升趋势还比较明显。大数据专业之所以有比较好的就业表现，与当前的技术场景有较为直接的关系，随着云计算的普及，大数据技术的应用是一个必然的趋势。

从技术体系的成熟度来看，目前大数据技术已经趋于成熟了，所以当前在本科阶段学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验，随着大数据的应用案例越来越多，本科生也会有大量的案例可以参考。

从专业知识结构来看，虽然大数据作为一个典型的交叉学科，需要学习的内容非常多，不仅涉及到计算机知识，还涉及到数学和统计学两大学科，但是大数据知识本身具有较强的统一性，各个知识之间的关联性也比较强。对于本科生来说，要想有一个较好的学习体验，应该选择一个自己的主攻方向，从而以点带面，逐渐深入。

大数据技术与场景的结合非常紧密，所以一定不能脱离应用场景来学习大数据技术，在掌握了基本的编程知识和大数据平台知识之后，要重视与应用场景相结合来学习和应用大数据技术。

找java或者大数据的工作什么招聘网站比较好

现在几个招聘网站都可以。智联的话感觉多一点，前程无忧稍次，此外还有boss直聘，拉勾这些。

云上贵州大数据好进吗

不好进。

1、要求高。云上贵州大数据全称为贵州省属国有大一型企业云上贵州大数据（集团）有限公司，于2018年正式成立，其招聘内容要求应聘者学历在硕士及以上，要求较高，不好进。

2、竞争力度大。云上贵州大数据是面向全国进行招聘，录取人数固定，应聘人员较多，因而竞争较大，不好进。

大数据专业毕业生就业岗位有哪些？

大数据的择业方向有大数据开发方向、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，主要从事互联网行业相关工作。

大数据课程难度大，同时有大专本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。

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。

工作岗位列举几个热门：

初级大数据离线处理，薪资10000-13000；

Spark开发工程师，薪资14000-16000；

Python爬虫工程师，薪资16000-20000；

大数据开发工程师，薪资20000+。

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，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

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