学大数据以后能干什么(学大数据工资一般在多少钱)

大数据培训学大数据以后可以做什么？

学习大数据可以从事大数据系统研发人员、大数据应用开发人才和大数据分析人才。想要学习大数据推荐选择【达内教育】。

学大数据可以从事以下工作：

1、数据规划师。在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。

2、【数据工程师】。大数据基础设施的设计者、建设者和管理者，开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时，架构还可确保系统能够平稳运行。

3、数据架构师。擅长处理散乱数据、各类不相干的数据，精通统计学的方法，能够通过监控系统获得原始数据，在统计学的角度上解释数据。

4、数据分析师。职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。通过数据找到问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进找到关键点。

5、数据应用师。将数据还原到产品中，为产品所用。能够用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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大数据的就业方向？

该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。

1、大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上。

2、大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R.这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。

3、算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。

大数据技术是学什么的？就业方向是什么？

? 需要学习：编程语言、Linux、SQL、Hadoop、Spark、机器学习。

? 就业方向：ETL研发、Hadoop开发、可视化工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据科学研究、数据预测分析、企业数据管理、数据安全研究。

不管在什么时代，人们在了解和学习某样新兴事物时都喜欢扎堆式做选择，比如哪个行业薪资高就去做哪个行业，什么技术好就业就去学什么技术。

如今5G时代来临，大数据技术和人工智能逐渐在成为现代社会的主流技术，因此才会有越来越多的人想去了解和学习大数据技术，一是为了追随时代步伐谋求发展，二是为了自身利益谋求发展，相信大家根据近些年互联网科技的快速发展能够有目共睹到一个事实，那就是学习大数据技术发展前景真的未来可期。

虽然大数据专业学习难度并不是很大，但是想要彻底学好这门技术还是需要下很大功夫，因为大数据专业需要学习的知识点相对较多，并且需要一个全面且系统的学习，任何技术知识的学习都是由浅入深的，选择大数据专业的朋友只有完全学好掌握了这门技术，以后才能在激烈的就业环境中获得更好的就业机会。

大数据的特点就是能够灵活、快速、高效的响应各种市场需求。大数据的受众领域非常广泛，不仅改善着人们的社会活动和生活方式，运用好大数据技术还能为企业带了更多的商机和商业价值。大数据不仅与IT行业关系密切，众多行业都已经开始了大数据运营的布局，例如金融、医疗、政府等。

撼地大数据就是以大数据技术为基础研发出了属于自己的大数据数智招商系统，为产业招商打造了一个精准招商服务云平台，极大的改善了现阶段产业园招商难的窘境。

学大数据的就业方向

学大数据的就业方向有：

1、数据工程方向

可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

2、数据分析方向

可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

大数据就业方向分析：

如果学习者具有一定的计算机基础，那么可以选择大数据应用开发方向。

如果学习者的基础比较薄弱，那么可以从数据整理开始学起，数据整理可以通过很多工具来完成。

学大数据会有什么工作？

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。