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本文目录清单：
1.哪些城市适合大数据开发？2。大数据技术和应用程序的专业在哪里发展更好？3。大数据在哪里？4。Jiaxing大数据效果很好吗？1.大数据通常适合开发经济发展的地方，因为小城市的大数据并不是特别高，而且大城市中还有更多的城市。例如，广州，深圳，深圳，深圳，杭州等
数据分析师在深圳是一个不错的选择，其次是北京和上海。DATA分析工作集中在北京，上海，广山和杭州。在各个行业的竞争上也大大压力了压力。
互联网行业的发展正在激增，移动互联网，电子商务，物联网和社交媒体的快速发展促使我们迅速进入大数据时代。
截至目前，人们的日常生活中的数据量从结核病（1024GB = 1TB）跃升至PB（1024TB = 1pb），EB（1024pb = 1EB），甚至ZB（1024EB = 1ZB）水平。，大量数据的使用将表明生产率增长的新浪潮和消费者盈余波。
扩展信息：
政府主张生产和教育以及学校 - 企业合作的整合，以建立新的边界和“互联网+”专业方向。一些企业大胆地开始了该领域的创新步伐。
填补大数据技术与应用程序专业人士之间巨大差距的最有效方法无疑是依靠许多大学和大学来训练和运输，但是互联网的发展每天数千英里，大数据技术和手段是每天都在变化。
对于具有培养学术和科学研究才能的主要使命的大学，企业所需的非常扎根的人才培训确实很难。
参考数据来源：人们的日常数据应用程序
大数据就业立场主要关注数据值，涉及数据收集，数据整理，数据存储，数据分析，数据安全性，数据应用程序和许多其他方面。
有许多与大数据开发有关的帖子，更受欢迎的包括：
1.大数据开发工程师
它主要负责数据模型的ETL开发和数据平台构建；面向业务的数据提取，分析，报告，采矿和其他系统设计和开发工作。
工作要求：
通常使用数据结构和算法的杰作，了解面向对象的设计的基本原理，并熟悉常用的设计模式；
掌握Hadoop生态系统框架，包括Hadoop，Hive，Spark，Storm，Flink，Flink，Elasticsearch，HBase，Ett。
2.大数据操作和维护工程师
它主要负责集群管理，机器优化，群集监视等；现有群集的优化和性能调整，并满足不断增长的业务需求。
工作要求：
熟悉主流开源数据组件，包括但不限于但不限于hadoop，Hive，Hbase，ZK，Spark，Flink，Flink，Flume，Elasticsearch等；深入了解Hadoop的各个组成部分的原理和实施；熟悉分布式原理，分布式系统设计等。
3.大数据架构师
它主要负责大数据基本框架的整体架构设计，并结合公司的实际业务状况进行技术选择；负责数据存储和计算平台中核心功能模块的整体评估，设计和开发。
工作要求：
熟悉常用的数据结构和算法；拥有丰富的开发经验，并了解主流大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop，Spark，Storm，Flink，Flink等。
4.大数据分析师
大数据分析方向的位置主要基于数据分析和发掘。通常，有必要负责制定常规业务数据分析要求，用户肖像构建以及建议的算法实施。
工作要求：
熟悉数据仓库理论和数据挖掘理论，熟悉常见的机器学习算法（例如逻辑回归，神经网络，决策树，贝叶斯等）；对Hadoop和Spark生态学中主流技术组成部分有相应的理解。
对于基本人才数据分析师，北京数据分析师的平均工资：￥17780/月，来自10319个样本。
对于大数据开发工程师，北京大数据开发平均工资：30230/月。
对于Hadoop开发工程师，北京Hadoop的平均工资：24280/月。
对于数据挖掘工程师，北京数据挖掘工程师的平均工资：￥29810/月
对于算法工程师，北京算法工程师平均工资：￥30530/月
因此，您可以前往第一个城市发展
看起来不错。在大数据行业中找工作很容易找到。Jiaxing City有Jiaxing Software Park，许多技术公司已被定居。有许多大数据职位招聘。因此，很容易找到工作。
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