深圳大数据培训就业怎么样？大数据热门工作岗位介绍

1、深圳大数据培训就业怎么样？大数据热门工作岗位介绍这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国 人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点， 更多的企业 无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需， 今天大家就来看一下深 圳大数据培训完一般可以做哪些工作？大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更 好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟无忧考 网一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未 来发展方向。热门工作岗位1、hadoop开发工程师hadoop 是一个分布式文件系统(hado

2、opdistributedfilesystem) ,简称 hdfs。hadoop 是一个能 ii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。所以说 hadoop解决了大数据如何存储的 问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。2、数据分析师数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行 业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的 专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数 据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练spss、statistic、eviews、sas、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少

3、能用acess 等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics 进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据 分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知 识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括 python、java、c或者c+ ,我自己 用python或者java比较多。有时用 mapreduce 写程序，再用 hadoop或者hyp来处理数据，如果用 python的话会和spark相 结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工

4、作及日常生活中的应用，大数据可视化也 改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋 势，再到阿里云推出县域经济可视化产品， 大数据技术和大数据可视 化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责：1、依据产品业务功能，设计符 合需求的可视化方案。2、依据可视化场景不同及性能要求，选择合 适的可视化技术。3、依据方案和技术选型制作可视化样例。4、配合视觉设计人员完善可视化样例。5、配合前端开发人员将样例组件 化。大家能从事的工作岗位并不只是上面的这几个，还有很多细分 岗位无忧考网就不一一列举了。想要在工作中立于不败之地还是需要 大家不断给自己充电的。发展建议你适合从事数据分析吗？近年

5、来，越来越多的人选择大数据行 业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、 机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。但是没有对岗位和自身进行合理评估，求职或者入职之后或许 才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之 前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢 ？这行业有前 景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗？2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常 常需要你脑洞大开。3、学习能力：数据分析与it行业一样，是需要持续保持学习 状态的，这你能坚持么。4、沟通

6、合作能力：数据分析师需要与业务部门、研发部门等频 繁沟通和合作，这你擅长么。5、性格：动要能沟通、吵架，静要能分析写代码，这随意切换可以么？行业机会与威胁分析1、行业情况：毋庸置疑，大数据是21世纪很火热的行业之一， 已经渗透到每一个行业和业务职能领域。2、企业情况：这家企业重视数据吗？有数据基础么？数据有所为 么？3、岗位就业情况：只要你练好真本事，数据分析相关职业是个 高薪职业，而且人才缺口较大。4、岗位要求：需要发现问题、分析问题、解决问题的能力，你 需要懂商业、提取处理分析数据、提出解决方案，最终目标是创收。需要培养的能力1、业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务， 即熟悉行 业知

7、识、公司业务及流程，有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、管理。一方面是搭建数据分析框架的要求， 比如确定分析思 路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论， 就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面 的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法， 并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析 方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗 图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级 的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、 主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、工具。指掌握数据分析相关的常用工具。 数据分析方法是理 论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具， 面对越来越 庞大的数据，我们不能依靠计算器进行