简介：今天，首席CTO注释与您分享建议使用哪个城市的相关内容来获得大数据。如果您可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！
本文目录清单：
1.大数据就业在哪里？2。哪些城市适合大数据开发？3。哪个城市更适合数据科学和大数据技术？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，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
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，并且有更多的大城市，例如广州，深圳，杭州，等等。
建议您可以前往北京，上海，广州，深圳，杭州，南京，武汉，成都，长沙和其他第一个城市。如今，不仅第一城市对数据科学人才的需求很大，而且对第二和第三层城市的需求也在增加。
以下是大数据的更多知识。在大数据开发的早期，需求主要集中在硬件领域，例如ETL R＆D，系统体系结构开发和数据仓库研究，以及大多数具有IT和IT和计算机背景。
随着将大数据扩展到各个垂直领域，对统计和数学才能的需求，数据分析，数据挖掘，人工智能和其他部分软件领域的需求增加了。
以国家Top10城市为例，与求职市场的数据分析头寸，CDA持有人和非婚姻的每月工资相比，发现系统学习和获得成绩的每月工资更高比未验证的人。在二线和第三层城市中，这种情况不仅限于前线。
I级证书和非持有人每月薪水Top10城市比较
CDA级III证书主要基于业务数据分析。它们是数据分析领域的初步位置。它们与数据维护帖子，数据分析师，数据授权职位，BI工程师，数据开发帖子以及CDA I级证书月份的平均工资高于非许可的薪金。
II级证书交叉和非认证的交叉月度TOP10城市比较比较
CDA级II证书分为数据挖掘和大数据方向。它是数据分析领域的中间位置。它是数据挖掘工程师和大数据分析师的匹配。
第三级证书和非执行人口比较平均每月工资
CDA级III级证书是数据科学，是数据分析领域的高级职位。通常，它是针对大型企业招募的，例如上市和国家拥有的企业。
除了选择城市外，数据科学和大数据技术还可以考虑一些工作方向，例如：大数据系统架构师，大数据系统分析师，Hadoop开发工程师，数据分析师等。
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，介绍了大数据建议前往城市的建议。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。