大数据就业有哪些岗位
大数据就业方向
当前信息化对人类经济活动产生深刻影响,正渗透到生产生活方方面面,数据已经成为新的生产要素,大数据行业已成为人们按需使用信息处理、信息存储、信息交互资源的重要模式,也是进行大数据处理和深度挖掘的重要平台,大数据工程技术人员在我国现阶段及未来发挥的作用将日益凸显。
那么大数据就业有哪些岗位呢?
1、大数据开发工程师
使用编程语言开发大数据相关软件和应用系统
主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设;
岗位要求Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、Hbase等.
2、大数据运维工程师
主要负责数据平台的集群管理,机器优化,集群监控等;对现有集群的优化和性能调优,满足不断增长的业务需求等。
岗位要求:熟悉主流开源数据组件,包括但不限于HADOOP、Hive、HBase. ZK、Spark、Flink、 Flume、ElasticSearch and etc;深入理解Hadoop各组件的原理和实现;熟悉分布式原理、分布式系统设计等。
教学模式不断升级 培养优秀人才
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大厂名企,认证直通
与百度、华为共建合作
联合百度深度学习项目
基于真实行业场景开发
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教研优质,内容前沿
北美博士团队主导研发
科研成果转化教学案例
教学内容走在技术前沿
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课程实用,紧扣需求
课程行业需求为导向
产业级实际项目教学
无缝衔接企业级项目
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全栈覆盖,能力打通
前四阶段打好开发基础
深入学习人工智能开发
发展稳职位晋升无极限
3、大数据架构师
主要负责大数据基础框架的整体架构设计,结合公司实际业务情况进行技术选型;负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。
岗位要求:熟悉常用的数据结构和算法;具备丰富的开发经验,了解主流的大数据技术框架组件,包括但不限于Hadoop. Spark、Storm. Flink等。
4、大数据分析师
大数据分析方向的岗位,则主要以数据分析挖掘为主,通常需要负责常规业务数据分析需求开发,用户画像构建,推荐算法实现等。
岗位要求:熟悉数据仓库理论、数据挖掘理论基础,熟悉常用机器学习算法(如逻辑回归、神经网络、决策树、贝叶斯等);对Hadoop和Spark生态当中的主流技术组件,有相应程度的了解。