大數據崗位和演算法崗位

㈠ 大數據專業有哪些就業崗位

1、大數據開發工程師
負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
2、數據分析師
進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。
3、數據挖掘工程師
商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4、資料庫開發
設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
最後，不論是從事大數據開發崗位，還是大數據運維和大數據分析崗位，這些崗位對於從業者的要求也都比較高，尤其要注重動手實踐能力的培養，所以大數據專業的學生一方面要盡量豐富自身的知識結構，另一方面還需要注重動手實踐能力的培養。

㈡ 數據科學與大數據技術專業的前景怎麼樣，該選擇主攻開發還是演算法

首先，從近兩年數據科學與大數據技術（數科）專業的就業情況來看，整體的就業表現還是比較不錯的，雖然該專業是新興專業之一，但是就業表現已經成為了繼計算機科學與技術、軟體工程這兩個專業之後，又一個就業表現比較突出的計算機大類專業。

從當前大的計算機發展趨勢來看，未來在工業互聯網逐漸落地應用之後，產業領域會釋放出大量大數據專業人才的需求，而且高附加值崗位也會比較多，從這個角度來看，未來數科專業的就業前景還是非常廣闊的。

數科專業本身是一個交叉學科，涉及到的內容比較多，所以要想有一個較好的學習體驗，同時提升自身的就業競爭力，一定要盡早確定一個自己的主攻方向，圍繞主攻方向來制定學習規劃。對於本科生來說，如果沒有繼續讀研的計劃，可以圍繞開發崗的要求來制定學習規劃。實際上，當前很多大數據方向的研究生也會從事開發崗。

從大的人才需求趨勢來看，未來開發崗的人才需求量依然會比較大，相對於演算法崗來說，開發崗的競爭並不算激烈，也有不少進大廠的機會。要想從事開發崗，要重視三方面知識的學習，其一是重視編程語言（Java、Python）的學習，其二是重視大數據平台（Hadoop、Spark）的學習，其三是重視場景開發知識的積累。

總體上來說，計算機大類專業的學習規劃需要按照不同階段來制定，不同階段有不同階段的側重點。

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㈢ 大數據的就業方向

大數據的擇業崗位有：

1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等;

3、大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

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