学大数据的就业方向是什么

近几年，互联网行业在不断的改变着我们的生活，随着现在互联网迅速发展，大数据这个行业所需要的人才也是比较大，很多小伙伴都有学习大数据技术的技术计划，但是大家都比较关心学完大数据后的就业方向，方便大家了解，下面小编给整理出大数据相关岗位方向供大家参考了解。

学大数据的就业方向有哪些？

学大数据的就业方向主要有：ETL研发，Hadoop开发，可视化(前端展现)工具开发，信息架构开发，数据仓库研究，OLAP开发，数据科学研究，数据预测(数据挖掘)分析，企业数据管理，数据安全研究，数据挖掘、数据分析&机器学习，大数据运维&云计算方向等。详细如下：

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。

2、Hadoop开发工程师

信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI（即商务智能）的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。

3、信息架构工程师

信息架构师需要懂得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。当然，这也就是信息架构工程师的工作。

4、大数据分析师

大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。

5、数据可视化

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。其主要的工作就是将庞大的数据转化成生动形象的图表，视频等。所需技能：具有扎实的前端基本功，包括但不限于HTML/CSS/JS等；熟悉数据可视化库，如ECharts/D3.js/HighCharts/G2等;熟悉BI开发的流程。熟悉主流oracle数据库等，熟练掌握SQL。

6、数据挖掘

一旦数据被清理并准备好进行检查,就可以经由数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂,但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面,这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是:它们的确需要工作人员开发查询,所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

7、数据清理

在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前,先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的,因此需要进行某种清理或转换。

8、数据存储和管理

大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

9、大数据分析师

主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时还推动数据解决方案的不断更新。