軟體大數據專業就業如何

⑴ 大數據專業以後的就業前景怎麼樣

大數據的就業前景怎麼樣，我們可以從以下幾點來具體了解下：

1、大數據產業國家政策支持力度大，各地方積極實踐大數據，大數據產業發展不斷加速。
2、目前國內大數據人才量僅為50萬，而行業人才缺口達100萬+，未來2-3年人才缺口將逐漸擴大。
3、2018年一線城市大數據開發崗位薪資15K-20K。
4、大數據與人工智慧、物聯網、雲計算的對接愈加緊密，而且，大數據正在和各個行業相互對接，其應用將逐步拓展到城市建設、工業製造、農業、旅遊業等各個方面，未來的就業崗位將會持續增加。

⑵ 大數據未來的就業前景怎麼樣

大數據、雲計算、人工智慧都是目前熱門的互聯網高新領域！只要你技術到位，未來的就業前景還是非常好的！

大數據專業學習內容主要包括：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍

⑶ 大數據這個專業就業前景怎麼樣

大數據這個專業就業前景很不錯，作為人口大國和製造大國，我國數據產生能力巨大，大數據資源極為豐富。隨著數字中國建設的推進，各行業的數據資源採集、應用能力不斷提升，將會導致更快更多的數據積累。2020年底，我國數據總量預計將佔全球數據總量的21%，將成為名列前茅的數據資源大國和全球數據中心。

大數據作為一門基礎科學，無論在數據開發及分析、物聯網和人工智慧演算法訓練領域，都有著核心技術和職位訴求，主要來說的話，當下，大數據方面的就業主要有三大方向：數據分析類大數據人才、系統研發類大數據人才、應用開發類大數據人才。

⑷ 大數據專業畢業生就業崗位有哪些

大數據的擇業方向有大數據開發方向、數據挖掘數據分析和機器學習方向、大數據運維和雲計算方向，主要從事互聯網行業相關工作。

大數據課程難度大，同時有大專本科學歷要求！但工作需求大，畢業以後可以從事的崗位還是比較多的，回報高，待遇在年薪30~50萬之間，如果是互聯網大廠更高。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

工作崗位列舉幾個熱門：

初級大數據離線處理，薪資10000-13000；

Spark開發工程師，薪資14000-16000；

Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；

大數據開發工程師，薪資20000+。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

⑸ 大數據專業將來就是編程、敲代碼嗎前景怎麼樣

學大數據很不錯，就業前景廣闊！

但是有關大數據的崗位，通常都是有學歷要求的，一般是大專/本科起步。

大數據作為一項前沿互聯網技術，目前被各互聯網大廠的項目部門大量需求，如視頻推薦等。隨著鴻蒙系統的發布，物聯網時代將會催生更多大數據崗位。大數據技術在現在，以及可預見的將來，都是比較吃香的。

我國大數據發展整體上仍處於起步階段，雖然快速發展的格局基本形成，但是在數據開放共享、以大數據驅動發展等方面都需要大量的大數據專業人才。大數據是一門交叉學科，很多大學沒有為大數據單獨設置專業，主要有自學和報班學習兩種途徑。

大數據專業全稱數據科學與大數據技術，是2016年我國高校設置的本科專業。有32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。加上第一批成功申請該專業的北京大學、對外經濟貿易大學及中南大學，目前共有35所大學獲批開設大數據專業。

大數據（Bigdata）專業的學生不僅具備計算機編程、統計和數據挖掘等專業技能，還能夠將這些技能應用到自己所選領域中解決問題，比如應用到社會科學、自然科學和工程學領域。所以對於這項偏技術類的專業，你學大數據是一個很好的選擇。

大數據工程師待遇30~50萬之間。

你可以看到，在市場需求和人才供應的不均衡下，大數據人才問題日漸嚴峻。

人才緊缺帶來的最直觀的現象就是薪酬的提升。

目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的數據分析師的薪酬在30萬~50萬元之間，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬，成為各大互聯網和IT公司爭奪的對象。

因而甚至有觀點認為，大數據專業正在成為求職者進入大公司的捷徑。

綜上所述，大專學大數據是不錯的選擇，如果提升一下學歷和實力，今後的就業會很容易。所以，不要因為學校是大專院校就放棄學習，你只有在大學期間更努力，積累深厚的專業功底，才能在這個越來越卷的職場脫穎而出。

對於想進大廠的應屆畢業生，建議考一個阿里雲大數據ACP證書，市面上大數據相關的認證證書並不多，有含金量、能被市場認可的更少了，而阿里雲大數據ACP認證算是其中一個。它不僅能讓你的理論知識聯系實際應用，更能對你的求職起到助推作用，是你找工作的一個加分項。

想了解的同學可以關注我，免費領取大數據課件。

⑹ 大數據好就業嗎

大數據專業是很不錯，但是如果只是去培訓幾個月那種，實在是學不到太多有用的，大數據以後的應用必然很廣泛，所以就業肯定會好很多。但是，如果你是大學本科，學的就是計科，那可以嘗試去通過培訓提升，目前培訓都是J+H，或者python這些，需要有編程基礎，數據結構演算法這些知識還是要比較了解的，要不然學起來很吃力，也學不到真正的東西。

要知道現在大數據是國家扶持的產業，各大企業也都認識到大數據是產業智能化、自動化、精準化、個性化的基礎，工作機會很很多的，我現在就在·光·環·學習，在這兒學習這段時間，看到很多合作企業過來招聘，而且工資待遇還是比較可觀的。

當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：
1、大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；
2、大數據人才供不應求。
另外，大數據專業畢業生就業崗位非常多，比如：Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用與開發、大數據平台運維......

⑺ 大數據技術就業前景如何

前景很不錯。一方面國家大力支持大數據行業的發展，已經上升為國際戰略的今天，大數據人才正在擁有更多的發展機會。另一方面許多的領域都是缺乏這方面的人才，騰訊阿里等互聯網大廠都是高薪招聘相關人才。

大數據的擇業崗位有：

1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等;

3、大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

⑻ 大數據技術與應用就業方向

大數據主要的三大就業方向：
大數據系統研發類人才；

大數據應用開發類人才；

大數據分析類人才。

大數據十大就業職位：
一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數 據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作 將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測（數據挖掘）分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗 和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證 市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

⑼ 大數據就業前景怎麼樣

目前，大數據分析職位缺口主要集中在三大巨頭行業：移動互聯網、計算機軟體以及金融，總佔比64%，同時非典型數據產業，潛移默化、迅速崛起。可以看出，大數據分析在各行業算是通吃的技能 ，基本不用擔心就業問題。

我們看到這幅圖，金字塔頂尖的起薪12k，佔比0.1；如果我們做不了這個0.1%，那也可以在做最下面的9%，畢竟你也是剛剛起步，一切都是往上在爬。

⑽ 大數據專業就業前景怎麼樣

大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

判斷一個行業是否好就業，首先會考慮找工作的難易度，如果市場需求量大，但是該行業人才又較為稀少，那麼這個行業的就業率就會很高。大數據恰恰屬於這一類行業。

近年來，信息化當道、國家大力發展數據產業，使得越來越多的企業開始重視數據帶來的收益，數據再也不是一串串冷冰冰的數字，而是變成了企業高管手中的香餑餑，這就必然會加大了市場對數據行業專業人才的需求；但國內真正開設了系統性的數據方面教導的學院卻是寥寥無幾，這樣的供需不平衡就會導致數據行業產生一個較大的人才缺口，為後續的數據人才的就業提供了便捷。

按照職業的發展方向可以分為：

1、大數據開發方向：

涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；

2、大數據運維和雲計算方向：

涉及的崗位諸如大數據運維工程師等；

這其中，數據挖掘，數據分析這一塊是最容易入門，也是人才缺口最大的一塊發展方向。很多大型的企業都會藉助一些BI工具，諸如國外很有名氣的Tableau、PowerBI，國內的黑馬DataFocus、FineBI、永洪BI等等，來協助進行數據分析。而大數據分析師，就是需要熟練操作運用這些BI工具，將數據的價值最大化。