大数据专业可以从事大数据开发工程师、Hadoop开发工程师、信息架构工程师等工作,大数据技术专业学生毕业生还能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作,以下小编整理了相关信息,以供参考。
1.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。
2.数据分析师
数据分析师是专门从事行业数据搜集、整理、分析、评估和预测的专业工作人员,其主要专注于从过去和现在的数据层面理解数据,最常见的便是一些行业通过一些列数据预测分析用户行为、喜好或者锁定目标用户,最大程度体现数据商业意义。
3.数据工程师
数据工程师主要从事对数据的采集、分析、整理、维护等相关技术工作,偏重于清洗数据,方便数据分析师和数据科学家使用,在数据中找出能驱动解决业务问题的关键点。
4.数据产品经理
随着数字化运营等概念深入人心,数据产品也走进人们视线,数据产品是可以发挥数据价值辅助用户做出更优决策的一种产品形式,而数据产品经理则是使用这些产品满足特定数据使用要求。产品经理需要负责数据产品的需求管理、设计规划、开发测试、优化更新等全生命周期。
5.大数据可视化工程师
大数据可视化是通过图形、图像处理、计算机视觉表达以及用户界面,对数据加以可视化解释,所涵盖的技术方法特别广泛,对工程师能力要求比较高。可视化作为数据分析后的可视化呈现,在很多领域发挥着重要作用,因而可视化工程师前途非常光明。
6.数据科学家
数据科学家是一个全新工种,主要是采用科学方法,运用数据对大量信息进行数字化重现,作出对未来更可信的预测,即将企业的数据和技术转化为企业的商业价值,。随着数字化信息时代的发展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,专业需求量不言而喻。
近年来,随着信息化和数据产业的发展,社会上对大数据相关专业的人才需求量持续上升,但是国内真正的大数据方面的专业人才数量非常少,这样的供需不平衡就会导致数据行业产生一个较大的人才缺口,大数据工程师将迎来广阔的就业前景。
虽然大数据专业的就业前景看好,但它也可能面临一些挑战。例如,随着大数据技术的不断发展,人工智能和机器学习等技术正在发挥越来越重要的作用。因此,大数据专业人才需要不断学习新的技能和工具,以适应不断变化的行业。
大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
大数据专业要学的内容分为两种。大数据开发:Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容;数据分析与挖掘:Python、关系型数据库、文档数据库、内存数据库、数据处理分析等。
基础课程一般包括:数学分析、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、程序设计实践等。
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