大數據專業就業方向

可以從事數據分析師、數據工程師、機器學習工程師。

大數據專業就業方向1

1、數據分析師：數據分析師是大數據專業中最常見的職業角色之一。他們負責收集、清洗和分析大量的數據，並從中發現隱藏的模式和趨勢。數據分析師可以幫助企業做出數據驅動的決策，並提供市場競爭分析、用户行為分析等方面的洞察。

2、數據工程師：數據工程師負責構建和維護大規模的數據基礎設施，包括數據倉庫、數據管道和數據處理系統等。他們需要熟悉各種數據庫技術和編程語言，以確保數據的高效存儲和處理。數據工程師在數據流程的設計和實施方面扮演着關鍵的角色。

3、機器學習工程師：機器學習工程師利用機器學習算法和模型來解決實際問題。他們需要深入瞭解統計學和機器學習理論，並具備編程和數據處理的能力。機器學習工程師在推薦系統、自然語言處理、圖像識別等領域發揮着重要作用。

4、數據科學家：數據科學家是大數據領域中的.高級職位，需要具備深入的統計學、數學和機器學習知識。他們負責解決複雜的數據問題，構建預測模型，並從數據中提取有價值的見解。數據科學家通常在研究機構、科技公司和金融機構等領域擔任關鍵角色，幫助企業做出戰略決策和創新發展。

5、數據治理專家：數據治理專家負責確保數據質量、合規性和安全性。他們制定數據管理策略和規範，並監控數據流程，以確保數據的完整性和可靠性。數據治理專家在數據隱私和合規性方面具有深入的專業知識，幫助企業管理和保護數據資產。

6、市場營銷分析師：市場營銷分析師利用大數據分析工具和技術來評估市場趨勢、消費者行為和競爭動態。他們通過對大數據的分析和解讀，為企業提供市場營銷策略和決策的依據。市場營銷分析師可以通過洞察消費者喜好和需求，提高產品定位和市場推廣的效果。

1、Hadoop大數據開發方向工作

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。

對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。

2、數據挖掘、數據分析&機器學習方向工作

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。

3、大數據運維&雲計算方向工作

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

大數據專業出來後的工作有哪些

大數據主要學習計算機，數學還有統計方面的東西，也是屬於編程類型的.。所以，大數據培訓學習出來對應的，主要工作方向就是大數據開發工程師，大數據計算科學家，還有各種大數據統計人員。

但是，根據目前的行業發展程度和已經參加大數據培訓畢業的人員的收入高低，找工作難易度來説，大數據開發工程師是一個比較好的方向之一，也是現在培訓機構主要的培訓方向之一。

因為，編程行業已經發展的比較成熟，近些年大數據也越來越被企業和各機關單位看重，對應的，市場對大數據人才的需求量就會不斷增加。又因為現在這方面的人才還比較少，所以出來工作的機會也比較多。

如果，你有Java或者是Python的一些編程基礎的話，再去學習大數據是最好不過了，學習起來也會比較容易一些，大數據也是未來一些編程人員進一步發展的方向。

1.數據挖掘師/算法工程師

算法工程師是指從大量數據中通過算法搜索隱藏於其中重要內容的專業人員，這項工作有助於企業決策智能化，提高工作效率、降低錯誤率。數據挖掘已成為很多IT戰略重要組成的部分，其專業人才也被大量需求。

2.數據分析師

數據分析師是專門從事行業數據蒐集、整理、分析、評估和預測的專業工作人員，其主要專注於從過去和現在的數據層面理解數據，最常見的.便是一些行業通過一些列數據預測分析用户行為、喜好或者鎖定目標用户，最大程度體現數據商業意義。

3.數據工程師

數據工程師主要從事對數據的採集、分析、整理、維護等相關技術工作，偏重於清洗數據，方便數據分析師和數據科學家使用，在數據中找出能驅動解決業務問題的關鍵點。

4.數據產品經理

隨着數字化運營等概念深入人心，數據產品也走進人們視線，數據產品是可以發揮數據價值輔助用户做出更優決策的一種產品形式，而數據產品經理則是使用這些產品滿足特定數據使用要求。產品經理需要負責數據產品的需求管理、設計規劃、開發測試、優化更新等全生命週期。

5.大數據可視化工程師

大數據可視化是通過圖形、圖像處理、計算機視覺表達以及用户界面，對數據加以可視化解釋，所涵蓋的技術方法特別廣泛，對工程師能力要求比較高。可視化作為數據分析後的可視化呈現，在很多領域發揮着重要作用，因而可視化工程師前途非常光明。

6.數據科學家

數據科學家是一個全新工種，主要是採用科學方法，運用數據對大量信息進行數字化重現，作出對未來更可信的預測，即將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值，。隨着數字化信息時代的發展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，專業需求量不言而喻。