大数据岗位和算法岗位

㈠ 大数据专业有哪些就业岗位

1、大数据开发工程师
负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师
进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
3、数据挖掘工程师
商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据库开发
设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
最后，不论是从事大数据开发岗位，还是大数据运维和大数据分析岗位，这些岗位对于从业者的要求也都比较高，尤其要注重动手实践能力的培养，所以大数据专业的学生一方面要尽量丰富自身的知识结构，另一方面还需要注重动手实践能力的培养。

㈡ 数据科学与大数据技术专业的前景怎么样，该选择主攻开发还是算法

首先，从近两年数据科学与大数据技术（数科）专业的就业情况来看，整体的就业表现还是比较不错的，虽然该专业是新兴专业之一，但是就业表现已经成为了继计算机科学与技术、软件工程这两个专业之后，又一个就业表现比较突出的计算机大类专业。

从当前大的计算机发展趋势来看，未来在工业互联网逐渐落地应用之后，产业领域会释放出大量大数据专业人才的需求，而且高附加值岗位也会比较多，从这个角度来看，未来数科专业的就业前景还是非常广阔的。

数科专业本身是一个交叉学科，涉及到的内容比较多，所以要想有一个较好的学习体验，同时提升自身的就业竞争力，一定要尽早确定一个自己的主攻方向，围绕主攻方向来制定学习规划。对于本科生来说，如果没有继续读研的计划，可以围绕开发岗的要求来制定学习规划。实际上，当前很多大数据方向的研究生也会从事开发岗。

从大的人才需求趋势来看，未来开发岗的人才需求量依然会比较大，相对于算法岗来说，开发岗的竞争并不算激烈，也有不少进大厂的机会。要想从事开发岗，要重视三方面知识的学习，其一是重视编程语言（Java、Python）的学习，其二是重视大数据平台（Hadoop、Spark）的学习，其三是重视场景开发知识的积累。

总体上来说，计算机大类专业的学习规划需要按照不同阶段来制定，不同阶段有不同阶段的侧重点。

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㈢ 大数据的就业方向

大数据的择业岗位有：

1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

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。

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