简介：今天，首席执行官注意到与您分享大数据的相关内容。如果您可以添加以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
从该专业毕业的学生可以去需要大数据处理的各个行业，例如银行，商业机构，电信，电子商务公司等，或者他们也可以从事数据收集，管理，分析和采矿。
1.大数据工程师：参与数据收集和管理需要强大的IT专业功能。该职位上也有许多别名，例如Hadoop工程师，Javag工程师（大数据），ETL工程师等。不要看名称。新鲜学生的平均每月薪水高于10K。
2.大数据分析师：参与数据资源开发和利用。主要工作是数据分析，数据挖掘。使用某些分析工具，例如SPS和SAS是必要的。如果您可以使用编程灵活地执行数据分析，那就更好了。例如，Python或R.有其他别名，例如数据分析师，商业智能分析师。新生的第一个每月薪水约为8K。
3.算法工程师：从事机器学习和构建人工智能模型，也称为机器学习工程师。在业务领域，它也称为业务智能工程师。该职位需要强大的数学分析能力和编程能力。这是三个职位的黄金领先地位，也是每月最高的薪水。每月薪水目前高于15,000。
许多大学生不想毕业和失业，他们已经看到了大数据的前景。我想申请大数据以改善自己，许多学生都不知道他们的就业方向。12 5 on - on --JOB研究生首先分析大数据的就业方向，如下：
1. Hadoop开发工程师
Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop分布式文件系统），称为HDFS.HADOOP是一个软件框架，可以分发大量数据，并以可靠，高效，可扩展的方式处理数据。
2.数据分析师
数据分析师是一种数据艺术家，他们指的是专门研究行业数据收集，分类，分析和根据不同行业数据进行行业研究，评估和预测的专业人员。在工作中，使用工具来提取，分析，分析，分析，分析，并提供数据以实现数据的业务意义。
3.数据挖掘工程师
要从大量数据中发现法律，这需要某些数学知识，例如线性代数，高代数，凸优化和概率理论。
大数据的就业方向
大数据主要有三个就业方向。大数据系统研发才能，大数据应用程序开发才能和大数据分析才能。
在这三个主要方向上，他们各自的基本职位通常是研发工程师，大数据应用程序开发工程师和数据分析师。可以将以下十个职位分为：
1. ETL研发
ETL研发，主要负责分散的，异质的数据源，例如关系数据，图形数据文件等，要清洁，转换和集成。分析了处理和数据挖掘的基础。
2. Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.hdfs提供了大量的数据存储，MapReduce提供了数据计算。随着数据集的规模不断增加，传统BI的数据处理成本太高，对Hadoop和相关廉价的需求蜂巢，HBase，MapReduce，Pig等等数据处理技术将继续增长。
第三，可视化（前端显示）工具开发
Visual Development是一个应用程序软件，该软件是由操作接口元素自动生成的图形用户界面上由视觉开发工具提供的图形用户界面。您还可以在多个资源和级别上连接所有数据。测试时间后，它是完全可扩展的。丰富而全面的视觉组件库为开发人员提供了一个完整易用的组件集合，以构建其构建以构建构建富含富的用户界面。
第四，信息架构开发
大数据重新刺激了主要数据管理的繁荣。开发和使用公司数据和支持决策 - 制定需要非常专业的技能。信息构建架构师必须了解如何定义和存档关键要素，以确保数据管理和利用最有效的方法。信息架构师的关键技能包括主要数据管理，业务知识和数据建模。
5.数据仓库研究
数据仓库的专家熟悉所有 - 一部机器，例如Teradata，Neteeza和Exadata。可以完成所有这些机器的数据集成，管理和性能优化。
6. OLAP开发
OLAP在线分析开发人员负责从关系或非关联数据源中提取数据以创建模型，然后创建一个用户界面以提供数据访问以提供高性能预定的查询功能。
七，数据科学研究
数据科学家是分析师和艺术家的结合，他们需要具有各种交叉和商业技能。
8.数据预测（数据挖掘）分析
营销部门经常使用预测分析并预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发人员似乎有一些相似的数据科学家，也就是说，基于对公司历史的历史数据的假设，测试阈值并预测未来的绩效。
九，公司数据管理
企业必须考虑数据管理，以提高数据质量，并因此设置数据管家位置。该职位的人员需要使用各种技术工具来收集企业围绕企业的大量数据，并清理和标准化数据，将数据导入数据中仓库中，它成为可用版本。然后，通过报告和分析技术，数据被切成薄片，切成部分并交付给数千个人。那些假设数据按钮需要确保的完整性，准确性，独特性，真实性，而不是冗余市场数据的人。
10.数据安全研究
数据安全的位置主要负责企业的大规模服务器，存储和数据安全管理，并计划，设计和实施网络和信息安全项目。DATA安全研究人员还需要具有强大的管理经验，经营和维护管理方面的知识和能力，并对企业的传统业务有深刻的了解，以确保不会省略公司数据安全的安全。
大数据专业就业的方向也是我们关心的。有哪些职位？
实际上，诸如《财富》 500强和蝙蝠之类的公司，小到初创公司，都需要数据才能。在目前，大数据才能的数量很少。因此，大多数公司的数据部门通常是平坦的模型，大致分为三个级别：数据分析师，高级研究人员和部门主任。
大型公司可能会根据应用领域的尺寸划分不同的团队，而在小公司中，他们需要有几个职位。有些互联网公司特别强调大数据策略将拥有最高的职位，例如阿里巴巴的首席数据官。大多数处于这一职位的人都会在研究方向发展，并成为重要的数据战略才能。另一方面，大数据工程师对业务和产品的理解不如业务部门的员工那么好。因此，它也可以将其转移到产品部门或市场部，甚至升至公司的高级管理层。
专业发展主要分为3个方向：
1.大数据开发方向；涉及的职业职位是：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；所涉及的职业职位是：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据销售者，大数据算法等；
3.大数据操作，维护以及云计算方向；相应的位置：大数据操作和维护工程师；
在这三个方向上，大数据开发是基础。举例来说，举例来说，Hadoop的每月工资已达到8000多个，每月1年的薪水可以达到1.2W或更长时间。拥有2 - 3年的工作经验的Hadoop人才工资可以达到300,000至500,000。通常，大数据处理需要大数据处理。公司基本上是大型公司，因此学习大数据专业也是进入大公司的捷径。在这三个方向的任何方向上精通这三个方向的任何方向都将是无限的（钱）大数据专业就业的方向也是我们关心的。有哪些职位？
实际上，诸如《财富》 500强和蝙蝠之类的公司，小到初创公司，都需要数据才能。在目前，大数据才能的数量很少。因此，大多数公司的数据部门通常是平坦的模型，大致分为三个级别：数据分析师，高级研究人员和部门主任。
大型公司可能会根据应用领域的尺寸划分不同的团队，而在小公司中，他们需要有几个职位。有些互联网公司特别强调大数据策略将拥有最高的职位，例如阿里巴巴的首席数据官。大多数处于这一职位的人都会在研究方向发展，并成为重要的数据战略才能。另一方面，大数据工程师对业务和产品的理解不如业务部门的员工那么好。因此，它也可以将其转移到产品部门或市场部，甚至升至公司的高级管理层。
专业发展主要分为3个方向：
1.大数据开发方向；涉及的职业职位是：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；所涉及的职业职位是：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据销售者，大数据算法等；
3.大数据操作，维护以及云计算方向；相应的位置：大数据操作和维护工程师；
在这三个方向上，大数据开发是基础。举例来说，举例来说，Hadoop的每月工资已达到8000多个，每月1年的薪水可以达到1.2W或更长时间。拥有2 - 3年的工作经验的Hadoop人才工资可以达到300,000至500,000。通常，大数据处理需要大数据处理。公司基本上是大型公司，因此学习大数据专业也是进入大公司的捷径。在这三个方向的任何方向上精通这三个方向的任何方向都将是无限的（钱）。
结论：以上是主要CTO的全部内容，请注意有关在此站点上找到哪个方向。