数据科学毕业后做什么工作(数据科学好找工作吗)
大数据毕业出来能找什么样的工作？
1、首席数据官（CDO）
首席数据官的作业内容十分多，责任也很杂乱，他们担任公司的数据结构建立、数据办理、数据安全保证、商务智能办理、数据洞悉和高档剖析。因而，首席数据师有必要个人能力拔尖，一起还需求具有满足的脊冲领导力和远见，找准公司开展方针，和谐应变办理进程。
2、营销剖析师/客户关系办理剖析茄仿师
客户忠诚度项目、网络剖析和物联网技能积攒了许多的用户数据，许多先进公司现已在运用相关战略来支撑公司的开展计划。
尤其是商场部分可以运用这些数据进行更有针对性的营销。营销剖析师可以发挥他们在Excel和SQL等数据剖析东西方面的专业特长，对客户进行细分，保证数字化营销可以抵达方针客户集体。颤野纤
3、数据工程师
跟着Hadoop和非结构化数据仓库的盛行，一切剖析功用的榜首要务就是要得到正确的数据。商务智能和数据科学都要求有洁净的、有序的且可用的数据结构，而这通常是经过SQL效劳器、甲骨文（Oracle）和SAP公司数据库来完成的。
高水平的工程师需求把握数据办理技能，了解提取转化加载进程，许多公司都急需这样的人才。事实上，许多首席数据官乃至以为，数据工程师才是大数据相关职业中最重要的职位。
4、商务智能开发工程师
商务智能开发工程师的最基本职能，是办理结构数据从数据库分配至终端用户的进程。商务智能（BI）从前仅仅商务金融的根底，现在现已独立出来，成为了独自的部分，许多商务智能团队正在建立自效劳指示板，这样运营司理就能快速且有效地获取高性能数据，点评公司运营状况。
5、数据科学家
优异的数据科学家可以运用先进的剖析原理和Python，R或Spark等数据编程东西来辨认并处理高度杂乱的事务问题。剖析将在决议计划中发挥核心作用，供给智力支撑，以保证公司可以在日益杂乱的商业环境中取得成功。
数据科学与大数据技术专业就业前景
大数据是智能化的基础，没有大数据也就不会有智能化，而智能化是当前众多技术的最终目标之一，所以在智能化发展大潮的推动下，大数据领域也会得到更多的稿森发展资源。学习大数据就业灵活性非常大，就业前景是比较好的。
大数据的未来发展前景是值得肯定的，但是现在大数据人才出现了供不应求的情况。大数据行业就业市场较为活跃的地区主要集中在京津冀、长三角、珠三角、成渝等区域，但是从目前招聘数据来看，大数据人才还是不能满足市场的需求，因此现在学大数据未来的发展前景是非常好的。
大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析还是在物联网和人工智能算法训练领域，都有着强大的需求。随着数据规模不断增大，企业需求持续增长，大数据人才成了刚性需求。
大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，因为未来大数据人才孙敬弊就业面很广，就业机会很多，发展则族前景也是非常好的。
大数据毕业后可以从事什么工作
学大数据从事的职业常常分为大数据系统研发人员、大数据应用开发人员和大数据分析人员，常见的职业有数据分析师、数据架构师、数据挖掘工程师、数据算法工亩毁程师等等。
以下是学大数据可以从事的职业介绍：
1、数据分析师：从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。
2、数据架构师：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。
3、数据应用师：用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据并颂分析结论推动企业内部做出调整。将数据还原到产品中，为产品所用。
4、数据挖掘工程师：从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息，使企业决策智能化、自动化，提高企业工作效率，减少错误决策的可能性。需要具备深厚的统计学基础，需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。
5、数据算迅蔽备法工程师：负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，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，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，至少熟练掌握一门编程语言。
大数据毕业以后都是干什么的？
大数据前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招凯燃聘相关人才。
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、大数据芦皮研发工程师、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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祝你学有所成，望采纳。
