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参加大数据培训出来之后都能做哪些岗位的工作呢?

发布网友 发布时间:2022-04-24 12:55

我来回答

7个回答

热心网友 时间:2022-04-30 11:22

营销分析师。客户关系管理分析师。数据可视化。软件研发工程师。大数据工程师。数据架构师。数据可视化,软件研发工程师,大数据工程师,数据分析师,数据架构师,数据挖据工程师,数据算法工程师,数据产品经理

热心网友 时间:2022-04-30 12:40

大数据近两年在深圳还是受it行业的追捧的,有的大学已经开了大数据的课程。大数据技术类岗位:比如像初级数据开发Hadoop、Spark开发师,大数据构架师等数据运维类岗位:大数据采集工程师,门户网站管理员,应用系统运行维护工程师等大数据分析类岗位:大数据分析专员,大数据分析师,数据挖掘分析师等如果你想培训大数据,多找几家对比下,不要盲目的选择,在之前先了解行业发展,以便做出更好的选择。

热心网友 时间:2022-04-30 14:15

参加大数据培训能找什么样的工作? 大数据 学习大数据可以从事很多工作,比如说:hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以...

热心网友 时间:2022-04-30 16:06

任何行业都有大数据,譬如电信行业,互联网行业,电力,交通,教育,医疗等等。 随着业务的增长和新业务的更新,并且数据的来源越来越多,数据量的增加和数据管理的需求,都促使各个行业有大数据分析的需要。

热心网友 时间:2022-04-30 18:14

目前大数据培训基本上有两个方向,分别为数据开发,和数据分析。数据开发主要是以编写各框架的计算程序为主。数据分析以挖掘数据中有用的信息,或者数据的潜在规律,促进或者改善业务上存在的问题。
学习出来可以从事的工作有下边的几个方面:
1、Hadoop开发工程师
Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能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。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
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,实现数据的商业价值意义。
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。
4、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工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。

热心网友 时间:2022-04-30 20:39

可以做数据可视化分析师,BI智能报表,数据建模工程师,大数据分析师等。不过目前培训机构愚弄混杂,在工具教学上有些机构还算马马虎虎,大部分培训机构的老师根本没做过商业分析项目,很多思维方式可能会误导你。九道门比较正规,它是决明旗下的,专做数据分析服务的,也经常给企业培训(像千峰、达内之类的用的都是它的课程)

热心网友 时间:2022-04-30 23:20

1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2.大数据系统分析师
面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析应用。
技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3.hadoop开发工程师
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
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,优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
5.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,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++。有时要用MapRece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。
6.大数据可视化工程师
随着大数据在人们工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。
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