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学大数据可以从事什么职业?

大数据专业就业方向有哪些数据工程：大数据专业毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、等各种相关领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作，也可以就在IT领域从事计算机应用工作。

- 基础岗位：大数据系统研发工程师 - 职业方向：设计和构建大数据平台和系统，涉及分布式计算、存储、数据处理框架等。 应用开发类大数据人才：- 基础岗位：大数据应用开发工程师 - 职业方向：开发基于大数据技术的应用程序，实现数据驱动的业务解决方案。

大数据专业的学生可以从事数据分析工作，通过统计分析方法对数据进行收集、整理、分析，并提取、呈现数据，实现数据的商业价值。数据分析师需要熟练掌握数据分析软件（如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等）以及相关编程语言（如Python、Matlab等）。

大数据技术专业毕业后，学生可以选择从事多种工作，主要包括大数据分析师、数据工程师、大数据开发工程师以及数据科学家等职业。大数据分析师是当下极为热门的职业之一。在大数据时代，企业需要从海量数据中提取有价值的信息来支持决策。

什么是数据挖掘?数据挖掘与传统分析方法有什么区别

1、数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、数据挖掘和传统分析方法最大的区别在于对计算机编程能力的要求。作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。

3、从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。

4、其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

5、数据挖掘简介 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

大数据管理与应用就业方向是什么?

1、具体来说，大数据管理与应用专业的毕业生可以在很多领域找到就业机会，包括但不限于科技公司、传统行业的互联网企业、金融机构、咨询公司等。这些领域都需要大数据管理与应用人才来进行数据分析和数据管理工作。

2、就业方向： 数据分析师：在各行各业中，数据分析师是大数据管理与应用专业的主要就业方向。他们负责收集、处理和分析大量数据，为企业的决策提供支持。大数据工程师：作为大数据技术的核心人员，大数据工程师负责大数据平台的建设、维护和优化，确保数据的安全和高效访问。

3、大数据应用与管理专业就业方向有互联网电商方向、零售金融方向。互联网电商方向：作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。

大数据专业岗位有哪些

1、学大数据是很好找工作的，就业方向比较多，比如大数据开发、大数据分析、系统研发等，可以从事的岗位有大数据开发工程师、大数据分析师、大数据系统研发工程师等等。

2、数据工程师 数据工程师是大数据领域中的核心岗位之一。他们主要负责数据的采集、清洗、整合和处理工作。他们需要具备编程能力，熟悉数据处理工具和平台，如Hadoop、Spark等，以确保数据的质量和可用性。此外，他们还需要具备数据库管理知识，能够设计并管理大型数据库系统。

3、对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。大数据运维云计算方向工作 市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科 对应岗位：大数据运维工程师 大数据专业就业方向有哪些 大数据专业就业方向数据挖掘/算法工程师 算法工程师是通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容的专业人士。

4、大数据专业就业方向有哪些 数据挖掘师/算法工程师 算法工程师是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中重要内容的专业人员，这项工作有助于企业决策智能化，提高工作效率、降低错误率。数据挖掘已成为很多IT战略重要组成的部分，其专业人才也被大量需求。

5、数据挖掘、数据分析和机器学习方向； 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；以最基础的大数据开发为例，入门最低薪资可达8K-1W，且该行业的薪资增长率极高。

6、大数据毕业找哪些工作 大数据工作大数据开发工程师 架构的开发、构建、测试和维护；负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计和产品开发等。

数据挖掘工程师怎么考

数据挖掘工程师可以通过学习考取两个证书，证书目前主流有两个，一个是CDA，另一个是CPDA。CDA全名是数据分析师，主要是数据分析方法、技术和软件操作为主。它包括：统计概率基础；数据分析模型方法；软件、工具的运用。如果这些技术不会，也不可能会操作数据分析。

解决问题 软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。让候选人对报告进行研究，表达报告中结论的意义，提出其中所存在的问题或不足，提出改进或补救的方法。

一般来说需要具备以下技能：编程/统计语言操作系统大数据处理框架数据库知识基本统计知识数据结构与算法机器学习/深度学习算法自然语言处理。扎实的基础工程能力倾向于计算机底层系统研究的Java、C++语言是企业招聘过程中非常看重的，当然这并非唯一标准。

一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。

当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。【数据挖掘工程师】：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。

但是难点在于，金融工程专业的毕业生在此方面也十分精通，且拥有更加全面的金融知识，因此竞争也是比较激烈。

...数据分析师还有数据挖掘,还有数据分析工程师,还有呢?说说,谢_百度...

大数据时代下新生了很多职业下面为大家简单介绍几个行业：广告行业比方你最近想买一个商品，然后在百度、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐。

数据分析师/数据科学家：数据分析师和数据科学家是大数据领域中最常见的就业方向，他们通过对海量数据进行挖掘和分析，为企业的决策提供支持。 数据工程师：数据工程师是负责设计、开发和维护大数据系统的专业人士，他们需要具备编程、数据库管理和数据处理等技术能力。

数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。【数据分析师】：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大，反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。

数据科学家与分析师：随着大数据时代的到来，数据科学家和分析师的需求越来越大。他们能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策和发展提供支持。数据科学家和分析师的技能包括数据挖掘、机器学习、统计分析等，是各行业都需要的专业人才。

方向：大数据开发方向，数据挖掘、数据分析和机器学习方向，大数据运维和云计算方向 就业岗位：大数据工程师 大数据工程师的话其实包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘，平均工资也在11643元。

数据分析师主要工作是在本行业内将各种数据进行搜集、整理、分析，然后根据这些数据进行分析判断，在分析数据后对行业发展、行业知识规则等等进行预测和挖掘。数据分析师是数据师其中的一种，另一种是数据挖掘工程师，两者都是专业型人才。