大数据学习都能干什么？
大数据专业主要方向：大数据系统架构师，进行大数据平台搭建、系统设计、基础设施；大数据系统分析师，主要面向实际的行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析及应用；hadoop/Spark开发工程师，解决大数据存储问题；数据分析师，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。
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；数据挖掘工程师，做数据挖掘主要是从海量数据中发现规律，当然这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、概率论等等；大数据可视化工程师， 根据数据分析、业务功能的要求提供交通大数据(主要为出行活动相关的地理空间数据)可视化方案与成果。
相关信息：
首先大数据技术涉及的范围比较光，需要统计学、数学、计算机三大支撑性学科，同时拓展到生物、医学、经济学等多个领域。对于数据采集、数据分析、数学建模、编程语言等都要有一定程度上的了解。
大数据之所以近些年愈加火热，主要是对现在的企业有着很大的帮助，例如可以帮助企业准确的定位意向客户；拿国内主要的电商平台来说，通过用户浏览、搜索、购买等数据，进行数据统计和分析，可以精确地向用户推荐相关商品。
1. 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。
2. 数据架构师。
数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉hadoop，Hive等系统并有过实战经验。
3. 数据挖掘工程师。
一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。
成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。
4. 数据算法工程师。
在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。
需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。
5. 数据产品经理。
数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。
需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。
大数据学习都能干什么？
当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。
对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
一、ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
三、可视化工具开发
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。
八、数据预测分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
大数据学习的应用很多，工作的地方也很多主要的职位有大数据分析师、大数据挖掘师/算法工程师、大数据工程师、大数据运维工程师、大数据仓库工程师、大数据产品经理、大数据架构师/资深大数据架构师等等。
大数据未来的发展空间非常大，肯定会有更多的机会。
大数据能做如下：
一、对信息的理解。你发的每一张图片、每一个新闻、每一个广告，这些都是信息，你对这个信息的理解是大数据重要的领域。
二、用户的理解。每个人的基本特征，你的潜在的特征，每个用户上网的习惯等等，这些都是对用户的理解。
三、关系。关系才是我们的核心，信息与信息之间的关系，一条微博和另外一条微博之间的关系，一个广告和另外一个广告的关系。一条微博和一个视频之间的关系，这些在我们肉眼去看的时候是相对简单的。
大数据专业术语：
1、apache软件基金会(asf)
提供了许多大数据的开源项目，目前有350多个项目。是专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织。在它所支持的apache项目与子项目中，所发行的软件产品都遵循apache许可证。
2、apachemahout
mahout提供了一个用于机器学习和数据挖掘的预制算法库，也是创建更多算法的环境。换句话说，是一个机器学习的天堂环境
3、apacheoozie
在任何编程环境中，需要一些工作流程系统来以预定义的方式和定义的依赖关系来安排和运行工作。oozie提供的大数据工作以apachepig，mapreduce和hive等语言编写。
主要有大数据系统研发方向，大数据应用开发方向和大数据分析方向
对应地有Hadoop开发、可视化工具开发、信息架构开发、数据科学研究、数据挖掘等多种行业。
就业方向还是非常丰富的且薪资非常可观。
大数据培训学大数据以后可以做什么?
答：以下是学习大数据后可能从事的职业方向：1. 大数据工程师：作为大数据工程师，您将负责搭建和维护大数据平台，处理和管理海量数据，并设计和优化数据处理流程。2. 数据分析师：作为数据分析师，您将负责收集、清洗和分析数据，发现数据中的趋势和规律，并为企业提供决策支持。3. 数据科学家：作为数据科学家...
大数据学出来做什么工作?
答：1、数据分析师：大数据学毕业生可以成为数据分析师，负责收集、清洗、分析和解释数据。他们可以使用统计学和机器学习方法，发现数据中的模式、趋势和关联，并提供业务决策的洞察和建议。2、数据科学家：大数据学毕业生可以成为数据科学家，运用统计学、机器学习、数据挖掘等技术和算法，通过建立预测模型和优化...
学大数据有什么用啊?
答：大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别等。1、物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。2、智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核...
大数据学习都能干什么?
答：7. 数据科学研究：运用统计学、机器学习等技术，将数据转化为商业价值。8. 数据预测分析：通过分析历史数据来预测未来趋势，支持营销和业务决策。9. 企业数据管理：确保数据质量，管理和整合企业内部的各种数据资源。10. 数据安全研究：保护企业数据免受威胁，规划和实施数据安全措施。这些岗位涵盖了大数据领...
大数据学出来做什么工作?
答：学习大数据后，可以从事以下几种职业：1. 大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。2. 数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。3. 数据科学家：结合业务问题和数据分析技术，进行高级统计分析和机器学习，帮助企业...
大数据专业主要学什么?
答：学完大数据专业可以干什么工作 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、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化...
学大数据会有什么工作?
答：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、分析和应用。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...
学大数据以后能干什么
答：学习大数据后出来可以就业的基础职位有数据挖掘工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、算法工程师、数据安全研究这五种。1、数据挖掘工程师 数据挖掘工程师是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员，这些知识可使企业决策智能化、自动化、从而提高企业的工作效率，减少错误决策的可能...
学大数据可以从事什么职业?
答：需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行...
学习完大数据可以从事什么方面的工作
答：大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销...
