當前位置:首頁 » 數據倉庫 » 資料庫專業就業前景

資料庫專業就業前景

發布時間: 2022-10-03 13:26:10

㈠ 2022大數據管理與應用專業就業方向及前景

大數據管理與應用專業畢業生有較多繼續深造的機會,可到國內外的著名高校,研究所等繼續從事商業分析,數據科學等相關的研究生學習,也可以到企事業單位的,數據分析部門,商業智能部門等從事數據分析師,商業智能分析師,數據科學家,首席數據官等職位。

大數據管理與應用專業就業前景怎麼樣

隨著國家逐漸的重視大數據,政府逐步扶持大數據,大數據在企業中快速發展。未來五年內,中國需要200萬數據人才,但目前只有約50萬人。到2020年,企業基於大數據計算分析存儲、數據挖掘、數據分析等數據產業的發展,從而我國需要更多的數據人才。

總結來說,大數據方向的就業需求是很大的並且大數據人才的薪資也是非常高的。有權威數據顯示,一個只有些許工作經驗的大數據工程師的月薪都在萬元以上,一個有幾年工作經驗的數據工程師薪酬在50-80萬之間,而更頂尖的大數據技術人才年薪輕松過百萬。而且更重要的是,在一家互聯網公司大數據技術工程師的薪酬要高於其他職位的20%-30%。就業前景非常廣闊。

大數據管理與應用專業學什麼課程

主幹課程:微觀經濟學、宏觀經濟學、管理學、會計學、統計學、概率論與數理統計、Python程序設計、程序設計語言、演算法與數據結構、資料庫原理與應用、離散數學 、數據挖掘、統計分析方法、大數據創新實踐、機器學習、大數據分析實訓、Hadoop基礎、數據採集與分析、Nosql資料庫、數字化運營、數據可視化、大數據商業分析、自然語言處理、互聯網理論與應用、計算機視覺、人工智慧導論、大數據行業案例、Hbase資料庫等。

㈡ 2022大數據技術專業是干什麼的 好不好就業

大數據技術專業屬於計算機專業,通俗講的人工智慧。大數據技術與應用專業旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法,成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

學完大數據專業可以干什麼工作

1.大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

技能:計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。

2.大數據系統分析師

面向實際行業領域,利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

技能:人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3.hadoop開發工程師

解決大數據存儲問題。

4.數據分析師

不同行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具,提取、分析、呈現數據,實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師,至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門,至少能用Acess等進行資料庫開發,至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建,至少掌握一門編程語言。總之,一個優秀的數據分析師,應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

大數據技術專業的就業方向

1、互聯網電商方向
作為當前最熱門的風口,互聯網電商是互聯網領域應用於實踐最多的地方,也是積累技術資源最豐富、資金最雄厚、人才需求量最大的部分。大數據技術與應用專業畢業生可以從事互聯網電商運營維護、日常管理、消費大數據分析、金融數據風控管理等相關技術工作。目前大到已經上市的頭部電商平台小到社區電商,這些技術人才的缺口都比較大。
2、零售金融方向
零售金融與互聯網電商雖然同屬於消費大范疇領域,但是具體而言,零售電商的范圍要小於互聯網電商,比互聯網電商更需要精準對接消費群體和消費群體的愛好、收入等特徵。大數據技術與應用專業畢業生可以從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融等領域的數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的工作。適合在零售金融企業承擔相關技術服務工作,也可在IT領域從事計算機應用工作。

㈢ 現在國內大數據技術就業前景如何

大數據就業前景

伴隨著大數據技術的成熟,大數據應用的普及和發展才剛剛開始,我們預計未來二十年,甚至更長一段時間都是大數據黃金發展階段,相關的行業將引來巨大的發展機遇。大部分行業都需要,市場、營銷、運營相關的需求很多。大數據不是職位,學完大數據認證後你可以從事大數據挖掘專家,高級行業分析師,大數據業務架構師,大數據架構師,大數據演算法工程師,大數據開發工程師,大數據運維工程師。不管是國內還是國外,大數據相關的人才都是供不應求的局面。目前市場急需運用大數據分析結果的大數據相關管理人才。

據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。

據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示,研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大,而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明,數據分析人才的供給指數最低,僅為0.05,屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度為19.8個月。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計,未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬,而在BAT企業招聘的職位里,60%以上都在招大數據人才。

大數據就業方向

1. Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛,大數據培訓的主體,目前IT培訓機構的重點。

對應崗位:大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。

2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向

學習起點高、難度大,市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位:數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。

3. 大數據運維&雲計算方向

市場需求中等,更偏向於Linux、雲計算學科。

對應崗位:大數據運維工程師

㈣ 數據科學與大數據技術就業前景

好。大數據的就業領域是很寬廣的,不管是科技領域,還是食品產業,零售業等等,都是需要大數據人才進行大數據的處理,以提供更好的用戶體驗,因為未來大數據人才就業面很廣,就業機會很多,發展前景也是非常好的。

大數據行業就業市場較為活躍的地區主要集中在京津冀、長三角、珠三角、成渝等區域。就業方向:大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發。考研方向:大數據系統研發類、大數據應用開發類和大數據分析類、軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學。

課程體系:

數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能,從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)出發,對實際問題進行分析和解決。

例如:今日頭條通過演算法匹配個人更偏愛的信息內容,淘寶根據消費者日常購買行為等數據進行商品推薦,電子地圖根據過往交通情況數據為車輛規劃最優路線等。

《數據結構》、《資料庫原理與應用》、《計算機操作系統》、《計算機網路》、《Java語言程序設計》、《Python語言程序設計》、《大數據演算法》、《人工智慧》、《數據建模》、《大數據平台核心技術》。

㈤ 大數據專業以後的就業前景怎麼樣

大數據的就業前景怎麼樣,我們可以從以下幾點來具體了解下:

1、大數據產業國家政策支持力度大,各地方積極實踐大數據,大數據產業發展不斷加速。
2、目前國內大數據人才量僅為50萬,而行業人才缺口達100萬+,未來2-3年人才缺口將逐漸擴大。
3、2018年一線城市大數據開發崗位薪資15K-20K。
4、大數據與人工智慧、物聯網、雲計算的對接愈加緊密,而且,大數據正在和各個行業相互對接,其應用將逐步拓展到城市建設、工業製造、農業、旅遊業等各個方面,未來的就業崗位將會持續增加。

㈥ 大數據的就業前景怎麼樣

大數據領域的就業崗位還是比較多的,尤其是大數據開發崗位,目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋。

大數據是目前互聯網行業的新興領域,人才需求大,薪資高,學好大數據之後,能夠勝任的崗位也是很多的,比如大數據開發工程師、大數據分析師、大數據運維工程師、Spark工程師、Python爬蟲工程師等等。

大數據學習內容主要有:

①JavaSE核心技術;

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發;

③Spark相關技術、Scala基本編程;

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析;理解Python機器學習;

⑤大數據項目開發實戰,大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力。祝你學有所成,望採納。

㈦ 數據倉庫工程師,其就業前景如何

㈧ 女生學大數據專業就業前景好

大數據專業就業前景很不錯。

現今越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度,大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業,比如網路、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標准。而像電信、金融、能源這些傳統行業,越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大數據解決方案,來提升自己的業務水平。

在「大數據」背景之下,精通「大數據」的專業人才將成為企業最重要的業務角色,「大數據」從業人員薪酬持續增長,人才缺口巨大。

就業方向:

1、大數據開發工程師

大數據開發主要是基於大數據服務平台,很多大中型業務應用包括企業級應用和各類網站。能夠進行構建大數據應用程序平台和開發分析應用程序。

2、大數據分析師

大數據分析師主要負責數據挖掘,使用Hive,Hbase等技術,專門為從事行業數據收集、整理、分析和基於數據的專業人士進行行業研究、評估和預測。通過使用Spotifre,Qlikview和Tableau等,新數據可視化工具能夠實現數據的數據可視化和數據呈現。