「大数据新项目」 学完大数据可以做什么

大数据新项目： 学完大数据可以做什么

如果你是合格的大数据开发技术人员，那当然有高薪的工作，并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的，那需要看你学习怎么样。<img src=＂

其他答案:目前各处都在讨论大数据前景如何好，大数据就业机会如何多，很多人都对大数据这个行业充满了向往。但是可能大多数人都不清楚大数据学出来后究竟能做什么？大数据行业到底有些什么岗位？ 目前在国内来说，大数据行业大概有以下几种岗位：数据分析师，数据架构师，数据挖据工程师，数据算法工程师，数据产品经理。接下来为大家详细介绍一下各岗位的工作内容。 1. 数据分析师。 数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。 作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。 2. 数据架构师。 数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。 从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉Hadoop,Hive等系统并有过实战经验。 3. 数据挖掘工程师。 一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。 成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop,hive,map-reduce等。 4. 数据算法工程师。 在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。 需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。 5. 数据产品经理。 数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。 需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练操作excel,ppt等办公软件，熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。

其他答案:我们知道大数据的火爆，知道大数据的就业前景好，但学习大数据能找什么工作呢？这个是很多学生的困惑。为学生提供了以下几个就业方向。 当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，而提供大数据基础设施的企业、大数据软件技术服务的企业、行业大数据内容咨询服务的企业都将从大数据的广泛应用而得到迅速发展。 学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的，需要从各个方向学习，逐个击破！ 比如说：Hadoop开发工程师 你需要具备一下技术： a. 基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务； b. 应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则； c. 对hadoop、hive、hbase、Map/Reduce相关产品进行预研、开发； d. 通过Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析。 e. Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率； 数据工程师 职责： a. 分析各类用户不断变化的行为； b. 预测各类营销对用户的影响，定位精准市场投放； c. 帮助实现自动化监控平台。 Hadoop运维工程师 你需要具备以下技术知识： a. 平台大数据环境的部署维护和技术支持； b. 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析； c. 应用安全，数据的日常备份和应急恢复； 数据挖掘分析师 你需要具备以下技术： a.对优先考虑的账户进行统计分析，从而更大限度的成功化。 b.与主管或客户端沟通行动计划，并找出需要改进的地方。 c.执行战略数据分析和研究，以支持业务需求。 d.找准机会从而用复杂的统计建模提高生产率。 e.浏览数据来认准机会并提高业务成效。 f.指定业务流程，目标和战略的理解，以提供分析和解释。 g. 针对内部讨论的理解，在适当情况下获得业务需求和必要的分析。 正所谓，术业有专攻，即使同为大数据技术，也是有不一样的，主要还是看自己感兴趣的方向！

其他答案:1.可以从事：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗。 2.学习大数据可以去专业的电脑学校学习。电脑学校从办学开始就是为了培训计算机型人才，有专业领域的老师，设备齐全。

其他答案:今天主要给大家说说大数据分析行业的就业方向，大数据分析怎么学，怎么入门。很多同学知道这个很火，但是不清楚这是干啥的。今天就先给大家讲大数据分析工程师。当下，大数据分析方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。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。一、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。二、Hadoop开发 Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。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。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。 主要涉及的技术有：Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等。三、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。四、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。五、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。六、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。七、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。八、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。九、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。十、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。十一、数据分析师 大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名大数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的大数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。十二、数据挖掘工程师 做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。大数据分析培训课程培养的是德智体美全面发展，具有良好的职业道德和创新精神，且掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业的技术人才。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、...

大数据新项目： 大数据从事什么工作？

一般任何行业都有大数据，例如有电信行业，互联网，电力，交通，教育，医疗等，随着业务和新业务的更新，数据来源也越来越多，，数据量的增加和数据管理的需求，都会使各个行业有大数据的分析得需要，祝你工作顺利

其他答案:任何行业都有大数据，譬如电信行业，互联网行业，电力，交通，教育，医疗等等。 随着业务的增长和新业务的更新，并且数据的来源越来越多，数据量的增加和数据管理的需求，都促使各个行业有大数据分析的需要。 针对大数据分析，目前免费的开源的可以使用hadoop等开源项目，对于中小企业可以使用国内一些大数据分析产品，如永洪科技等，如果预算充足，也可以考虑ibm,oracle,sap等国外企业的大数据产品。 具体大数据工作还是要结合自身行业知识，建立好合适的数据模型，针对性的进行分析。

大数据新项目： 2017年大数据产业将迎来哪些变化

各行各业将全面开启大数据时代，越来越多的人开始接触大数据，了解大数据的用处。柠檬学院大数据，注册就能学习了。

其他答案:没找到全国的，发份江苏的给你。据介绍，三大主导产业中，装备制造业2011年要实现销售收入万亿元。培育1家年销售收入超500亿元、5家超300亿元、30家超100亿元的大型企业（集团）和一大批专、精、特的中小型企业。重点打造工程机械、新型电力装备、轨道交通装备、数控机床及工具附件4大产业链，争创50个中国驰名商标和100个名牌产品。汽车产业到2011年规模以上企业销售收入3600亿元，销售汽车整车60万辆、改装及专用汽车13万辆。乘用车生产占整车比重70%。此外，全省造船能力到2011年将要达1600万载重吨左右，且基本建成南通、泰州、扬州3个远洋船舶制造基地和仪征、海陵、灌河3个内河船舶制造基地。 振兴规划中，电子信息产业将重点打造软件、集成电路、新型显示器件、现代通信及信息技术应用5条产业链，形成五大规模产业。2011年实现销售收入万亿元，其中五大产业规模万亿元。 至于石油化工产业，到2011年，全行业将实现销售收入万亿元，高端精细化学品产值占全行业总产值的比重达到50%以上。形成主营业务年销售收入在1000亿元以上的大型企业2个，建成2-3个大型成品油商品贮存基地，10个左右大型碳一化工、化工新材料、盐化工、生物化工、能源化工生产和研发基地，5-6个石化及延伸产品（精细化工产品）、农用化学品生产和研发基地。 此外，江苏为扶持相关产业，还鼓励省内国产设备首购首用，支持依托重大投资项目采购国产设备。对列入规划的重点项目加快核准和备案。对获得中国世界名牌、中国名牌、中国出口名牌、中国驰名商标和国际商标注册的企业，由各级政府给予适当奖励。记者 王琦

大数据新项目： 学了大数据好找工作吗

这个要看你学的精不精的，学的是哪方面的内容的，现在大数据方面的专业是很火的，国家“十三五”规划也鼓励大数据产业的发展，这是未来的一个发展趋势。

其他答案:如今高科技不是比体力，比的是智慧和技术；女生观察力细致，可以注意到很多工作中的细节，特有的敏感和缜密，只要稍微用心就很容易发现男生会忽视的地方；女生直觉的敏感性，是男生往往比较缺乏的，女生可以很快很直接的找到解决的方法；她们细腻、体贴和天生对新鲜事物的好奇心，对需要高度集中和专研性的it技术起到相当大的作用。女生可以学习的it技术方向也有很多，像软件开发、网页设计、wep前端、数据库建设等等，就业面也是非常广的。“程序媛”在开发者中所占的比例正在不断呈上升趋势。随着时代的发展，这一行业从业人员性别、薪资比例也慢慢发生了变化，与其说是呈现出一种包容性，不如说是一种必然性。

大数据新项目：大数据时代怎样寻找新商机？

首先得有数据。数据本身是具有价值的，以前很多价值都在沉睡，现在是淘金的好时机。目前的商业模式，逐步向免费为客户提供服务，通过流量和数据挣钱。比如我们都知道银联是靠收手续费挣钱的，一旦政府放开限制，允许其他企业做银联的业务，那么可以采用免费的模式，将交易数据拿到手。然后通过分析数据提供收费的精准营销服务。

大数据新项目：据说张家口要发展大数据，目前有哪些项目吗？

据说张家口要修机场了，

大数据新项目：“大数据”有哪些具体的成功应用？

凡是有数据的地方，就会有统计。互联网信息时代，使得数据暴增：人们在联网的过程中，所留下的文本、图像、语音、足迹，成为海量数据，即人们所谓的“大数据”。

我知道的具体成功应用用：

• 商品推荐：电商领域(比如淘宝)、视频领域（比如爱奇艺）、音乐领域（比如虾米）等，都会用到个性化推荐系统，用来提高用户体验，用来提高营业收入。凡是互联网公司，凡是用户群体巨大的，肯定会用到的基于大数据的推荐系统。还有头条中的文章推荐，也类似。
  

• 营销领域：有时候为了防止客户流失，会有千人千"价"，当然此处的价格，可能是类似优惠券的优惠价格。基于大数据分析，如果你流失的概率大，可能你获得的优惠就更大。
  

• 信用体系：淘宝的信用分，也是根据用户的消费、还款等数据，通过机器学习计算出来的分数，来衡量一个人的信用
  

• 文本领域：机器翻译，基于大量的翻译语料和深度学习的端到端的算法，机器翻译领域的水平近几年也在快速提高
  

• 客服领域：基于NLP的对话系统和知识图谱，现在很多客服机器人，也能解决一部分问题，省一部分人力。
  

• 图像领域：自动驾驶、车牌检测、OCR识别、视频分析、电影拍摄中的换脸等，都是基于大数据和深度学习的算法，来完成的
  

还有一些对用户体验而言，可能不是成功的，但是对某些“商家”可能是成功的一些应用，比如大数据杀熟、自动电话营销、数据贩卖等。

大数据是双刃剑，隐私方面需要法律法规的制订，这样会避免被滥用，才更有利大数据长期更加健康的发展。