大数据培训后可以找什么工作

2025-03-10 23:09:42
推荐回答(5个)
回答1:

学习大数据后可以做大数据开发工程师、数据挖掘工程师等,学习大数据推荐选择【达内教育】。

1、大数据开发工程师。【大数据开发工程师】需要针对不同行为的用户进行有针对性营销,能聚焦客户,进行个性化精准营销,主要做的是分析数据找出已经发生的事情的特征,预测未来可能发生的事情,找出最优化的结果。
2、数据挖掘工程师。数据挖掘要从海量数据中找到规律,对用户理解和大量数据特征,参与模型建设和领域研究,提升产品效果。
3、数据分析师。数据分析师是数据师的一种,不同行业中,专门从享行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
4、Hadoop开发工程师。Hadoop是一个分布式文件系统Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。感兴趣的话点击此处,免费学习一下

想了解更多有关大数据的相关信息,推荐咨询【达内教育】。【达内教育】推出“因材施教、分级培优”创新教学模式,同一课程方向,面向不同受众群体,提供就业、培优、才高三个级别教学课程,达内“因材施教、分级培优“差异化教学模式,让每一位来达内学习的学员都能找到适合自己的课程。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

回答2:

1. Hadoop大数据开发方向 对应岗位:大数据开发工程师、大数据架构师、爬虫工程师 等
2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、大数据分析工程师、大数据咨询顾问、机器学习工程师等
3.大数据运维&云计算方向 对应岗位:大数据运维工程师

回答3:

大数据岗位高薪清单对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL
2 Hadoop开发随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
4 信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
5 数据仓库研究为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
6 OLAP开发OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。
7 数据科学研究数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
9 企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。
10 数据安全研究数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

回答4:

大数据培训一般是指大数据开发类培训。培训完后可以找的工作有:大数据开发工程师、大数据架构师、爬虫工程师 等
大数据分析与挖掘学习完后对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、大数据分析工程师、机器学习工程师等

回答5:

大数据分析师,大数据挖掘师/算法工程师,大数据工程师,大数据运维工程师,大数据仓库工程师,大数据产品经理,大数据架构师/资深大数据架构师等等这些都是可以的。