大数据从事哪些岗位

大数据就业岗位都有哪些?

1、大数据就业岗位主要围绕数据分析、研发、应用开发三大方向展开，以下为具体岗位及职责说明：数据分析类岗位大数据分析师 核心职责：通过数据挖掘与算法分析，解决业务问题并推动数据解决方迭代。

2、大数据技术专业看似不相关但实际上需要该专业能力的岗位包括数据分析师、数据工程师、机器学习工程师/算法工程师、商业智能顾问、金融银行技术岗、市场研究与产品运营岗，具体如下：数据分析师：岗位分布广泛，不仅存在于互联网或科技，电商、教育、医疗、府等行业均有需求。

3、大数据就业岗位主要包括以下几种：大数据分析师 大数据分析师是大数据领域的核心岗位之一。他们主要负责收集、清洗和分析海量的数据，运用各种数据分析和技术，从这些数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，进而为企业提供数据驱动的决策支持。

大数据所从事什么工作

1、大数据领域主要从事以下类型的工作：数据科学家：工作内容：运用大数据、算法和深度学习技术，为企业提供数据支持，帮助企业提高运营效率和增加额。所需技能：具备数学、统计、编程等多方面技能。数据分析师：工作内容：使用多种数据分析，深入挖掘数据，提取有价值的信息，帮助企业更好地理解客户，提高运营效率和业绩。

2、大数据领域所从事的工作主要包括数据科学家、数据分析师、大数据工程师以及数据库管理员等职位。数据科学家：他们集数学、统计与编程技能于一身，运用大数据、算法与深度学习技术来解决实际问题。数据科学家通过数据分析为提供数据支持，帮助提高运营效率，增加额。

3、学大数据可以从事的高薪工作岗位主要集中在研发类、应用开发类以及数据分析类三大就业方向，以下是一些具体岗位介绍：数据分析师工作内容：在不同行业中，从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。通过运用提取、分析数据，实现数据的商业意义。

大数据岗位分类

目前大数据工作领域主要分为以下四大类岗位：数据开发工程师 核心职责：负责数据接入、清洗、底层重构及业务主题建模，同时承担大数据计算平台的整体开发与应用。技术要求：需掌握数据仓库构建、ETL使用（如Informatica、DataStage）、分布式计算框架（如Hadoop、Spark）及数据库优化技术。

大数据领域的主要岗位可分为开发类、数据挖掘分析与机器学习类、运维与云计算类三大方向，具体细分如下：大数据开发相关岗位大数据工程师：负责大数据平台的搭建、开发与维护，包括数据采集、存储、处理等环节的技术实现。需掌握Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及Java、Python等编程语言。

核心岗位：数据工程师、大数据开发工程师。技术栈：Hadoop生态（HDFS/MapReduce）、Spark、Flink、Scala/Java编程。价值：构建数据处理基础设施，支撑上层应用。数据分析&数据挖掘方向 核心岗位：数据分析师、数据科学家、算法工程师。技术栈：SQL、Python/R、机器学习框架（如Scikit-learn/TensorFlow）、统计学。