目前正處于大數(shù)據(jù)發(fā)展的初級階段，未來市場對大數(shù)據(jù)的需求將越來越大，大數(shù)據(jù)成為了眾多職友的選擇。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以從事什么職業(yè)？目前大數(shù)據(jù)就業(yè)方向可分為大數(shù)據(jù)開發(fā)、系統(tǒng)研發(fā)和大數(shù)據(jù)分析三大類，涵蓋金融、醫(yī)療、電子商務(wù)、農(nóng)業(yè)等行業(yè)，應(yīng)用領(lǐng)域廣泛。

　　1.大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。

　　大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師：統(tǒng)計、精簡到兩種指標(biāo)、PV和UV，簡化成一句話：PV和UV用于統(tǒng)計各種指標(biāo)。具體工作沒那么簡單，從業(yè)者需要有知識的應(yīng)用，比如hadoop.spark.kafka.python。大數(shù)據(jù)開發(fā)主要基于大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，很多大中型業(yè)務(wù)應(yīng)用包括企業(yè)應(yīng)用和各種網(wǎng)站。能夠構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，開發(fā)和分析應(yīng)用。

　　2.Hadoop開發(fā)工程師。

　　信息時代數(shù)據(jù)的爆炸式增長，使得數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越大。傳統(tǒng)BI，即商業(yè)智能，增加了企業(yè)的負(fù)擔(dān)。然而，Hadoop廉價的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘，企業(yè)需求持續(xù)增長。

　　3.數(shù)據(jù)挖掘。

　　當(dāng)數(shù)據(jù)被清理并準(zhǔn)備好檢查時，搜索過程可以通過數(shù)據(jù)挖掘來開始。這是企業(yè)進(jìn)行實(shí)際發(fā)現(xiàn)、決策和預(yù)測的過程。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)過程在許多方面的真正核心。數(shù)據(jù)挖掘解決方案通常非常復(fù)雜，但要提供一個有趣和友好的用戶界面，這很容易做到。

　　數(shù)據(jù)挖掘工具面臨的另一個挑戰(zhàn)是，它們確實(shí)需要工作人員來開發(fā)查詢，因此數(shù)據(jù)挖掘工具的能力并不比使用它的專業(yè)人員更強(qiáng)。

　　4.信息架構(gòu)工程師。

　　信息架構(gòu)師需要知道如何定義和歸檔關(guān)鍵元素，以確保最有效的數(shù)據(jù)管理和使用方式。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主要數(shù)據(jù)管理。信息架構(gòu)工程師的工作內(nèi)容包括業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)建模。

　　5.大數(shù)據(jù)分析師。

　　大數(shù)據(jù)分析師需要分析和展示大量的大數(shù)據(jù)，并提取有價值的信息來支持決策，而大數(shù)據(jù)分析師實(shí)際上是從事這類工作的從業(yè)者。

　　大數(shù)據(jù)分析師不僅要有數(shù)據(jù)分析知識，還要掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)知識，比如Hadoop.Python，擁有更全面的大數(shù)據(jù)知識體系。主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘，使用Hive、Hbase等技術(shù)，專門為從事行業(yè)數(shù)據(jù)收集、整理、分析和基于數(shù)據(jù)的專業(yè)人士進(jìn)行行業(yè)研究、評估和預(yù)測。新的數(shù)據(jù)可視化工具可以通過使用spotifre、qlikview和tableau實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

　　以上是對學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以從事什么職業(yè)的具體介紹，目前，大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的數(shù)量很少，并且大部分公司的數(shù)據(jù)部門分為數(shù)據(jù)分析師、高級研究人員和部門主管。更多關(guān)于“大數(shù)據(jù)培訓(xùn)”的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師。千鋒教育多年辦學(xué)，課程大綱緊跟企業(yè)需求，更科學(xué)更嚴(yán)謹(jǐn)，每年培養(yǎng)泛IT人才近2萬人。不論你是零基礎(chǔ)還是想提升，都可以找到適合的班型，千鋒教育隨時歡迎你來試聽。