Ⅰ 大數據有哪些工作崗位
1、大數據開發工程師
開發，建設，測試和維護架構，負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
2、數據分析師
收集，處理和執行統計數據分析;運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。
3、數據挖掘工程師
數據建模、機器學習和演算法實現;商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等;需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4、數據架構師
需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署;高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。成都加米穀大數據培訓機構，大數據開發，數據分析與挖掘。
5、資料庫開發
設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
6、資料庫管理
資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。
7、數據科學家
數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法;利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換。
8、數據產品經理
把數據和業務結合起來做成數據產品;平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用。
Ⅱ 資料庫相關職位
個人感覺資料庫架構師和數據倉庫工程師的能力要求要高些，對大型資料庫的應用要達到熟練或精通的水平，因此，待遇也相對來說好一些。資料庫開發工程師的層次相對低些，待遇也稍低。數據架構師，一般企業需要一兩個足以。
數據倉庫工程師在金融行業或者大型網站的就業機會會大些。
資料庫開發工程師的就業路子最寬。以下是一些個案，僅供參考。
一、資料庫架構師
任職要求：
1.項目開發經驗；
2.豐富的sql Server、DB2 、Oracle、Sybase大型資料庫研發設計經驗；
3.豐富的資料庫關系模型和物理模型建模經驗；
4.有資料庫性能優化經驗；
5.掌握數據倉庫的基本理論，有數據倉庫的實際開發經驗；二、數據倉庫工程師
職位描述：
1、對數據倉庫系統的架構設計，編寫專業的系統設計文檔；
2、配合項目經理進行項目需求分析、應用分解、各模塊的概要和詳細設計；
3、實施項目開發。
職位要求：
1、有1年以上的ETL、OLAP工具的實際開發經驗，有BO、MSTR、Insight、Hyperion Intelligence(Brio)等其中一種開發工具實踐經驗者優先；
2、熟練使用Oracle等資料庫，精通SQL、存儲過程，有Java和資料庫性能調優的經驗者優先；
3、深入理解數據倉庫、數據建模等概念，有商業智能相關系統實際建模經驗者優先；三、資料庫開發工程師
崗位職責：
1、資料庫設計與優化；
2、存儲過程設計與開發；
3、審核、指導開發工程師有關資料庫設計、數據存取方法；
4、協助工程部門實施資料庫部署；
5、為測試部門提供資料庫支持。
任職要求：
1、本科學歷，計算機相關專業
2、兩年以上工作經驗和資料庫設計/開發/管理經驗
3、熟悉計算機和資料庫等相關基礎知識
4、熟悉linux/unix、windows等相關技術
5、精通oracle等大型資料庫技術，熟練掌握資料庫開發技術，熟練使用sqlplus進行存儲過程開發，精確sql語言。
6、掌握系統數據存儲架構設計技能和數據備份管理技術
7、良好的溝通能力和執行能力；正直、務實、敬業、善於思考、良好的團隊合作精神
Ⅲ 大數據開發工程師有哪些崗位
1、大數據開發工程師：開發，建設，測試和維護架構;負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
2、數據分析師：收集，處理和執行統計數據分析;運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。
3、數據挖掘工程師：數據建模、機器學習和演算法實現;商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等;需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4、數據架構師：需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署;高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。
5、資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
6、資料庫管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。
7、數據科學家：數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法;利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換。
8、數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品;平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用。
Ⅳ 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位
大數據的崗位有：
（1）大數據開發工程師
開發，建設，測試和維護架構；負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等
（2）數據分析師
收集，處理和執行統計數據分析；運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力
（3）數據挖掘工程師
數據建模、機器學習和演算法實現；商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求
（4）數據架構師
需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署；高級演算法設計與優化；數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力
（5）資料庫開發
設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等
（6）資料庫管理
資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等
（7）數據科學家
數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法；利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換
（8）數據產品經理
把數據和業務結合起來做成數據產品；平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用
Ⅳ 大數據專業畢業生出來可以做什麼工作
1、大數據開發工程師
負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
2、數據分析師
進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。
3、數據挖掘工程師
商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4、資料庫開發
設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
最後，不論是從事大數據開發崗位，還是大數據運維和大數據分析崗位，這些崗位對於從業者的要求也都比較高，尤其要注重動手實踐能力的培養，所以大數據專業的學生一方面要盡量豐富自身的知識結構，另一方面還需要注重動手實踐能力的培養。
Ⅵ 與大數據相關的工作職位有哪些
說個大概吧
大數據開發工程師：負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等；
數據分析師：進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見；
數據挖掘工程師：商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等；
數據管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等；
數據科學家：清洗，管理和組織（大）數據，利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換；
數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品。
Ⅶ 資料庫工程師和大數據工程師有啥區別
就兩個崗位而言，大數據工程師的待遇呈現菱形機構，差異不大，平均薪資應該比資料庫的高。資料庫工程師的薪資結構呈現兩極狀態，非常拔尖的待遇很好，但起點待遇都不高。那麼資料庫工程師和大數據工程師有啥區別呢，我們接著往下看。
1、資料庫工程師主要是做資料庫的sql開發、維護;大數據工程師主要是做數據的提取、解析、計算、分析。總的來說，一個偏底層建設，一個更偏向業務應用。
2、資料庫工程師是一個比較泛的概念，主要指從事和資料庫相關的工作，可以是開發，也可以是維護。薪資也很寬泛，該崗位比較傳統，偏穩定，待遇不如大數據工程師;大數據工程師，就是我們所知的大數據開發工程師，主要從事大數據平台的搭建，對個人技術要求偏高，需要從業者具備java基礎，還得具備以下技術能力，hadoop、hive、hase、flume、storm、kafka、spark等，是一個非常龐大的技術集群。
3、資料庫工程師主要是做資料庫的sql開發、維護;大數據工程師主要是做數據的提取、解析、計算、分析。總的來說，一個偏底層建設，一個更偏向業務應用。
4、資料庫工程師入門門檻相對較低，了解各個資料庫的基礎特性，學習一些入門書籍，就可以入行，後續可以往DBA的方向發展;大數據工程師，入門門檻較高，要掌握很多的大數據演算法、開源框架，並且，由於需要海量的數據進行測試，所以在有大數據量的公司里，大數據工程師更能得到快速的提升。
個人建議走大數據工程師，考證可以考個國家工信部的證，但證書不能代表你的個人能力，只能說錦上添花，有核心技術才是關鍵。綜上所述，就是小編今天給大家整理分享的關於資料庫工程師和大數據工程師的相關內容，希望可以幫助到大家。
Ⅷ 數據開發是什麼
和軟體開發類似，兩者都要互相用到，彼此交叉。比如銀行的自動取款機系統，就是資料庫開發的典型例子。你會覺得這個應該是軟體開發的寫代碼啊，但是事實上寫代碼只是取款機系統實現的一步而已。資料庫開發分六步：需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計、資料庫的物理設計、資料庫的實施、資料庫的運行和維護。寫代碼只是資料庫實施中的一部分，這樣講應該能明白吧。還有像超市的收銀系統，學校的教務系統都是資料庫的例子，光會寫代碼是編不出來的。我目前已經考了資料庫系統工程師，這學期准備考個軟體設計師。兩者的區別是資料庫的語言主要是SQL，軟體設計師則是寫代碼，C、C++ 、Java等
大數據作為時下火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據開發、數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據開發也應運而生。
大數據開發其實分兩種，第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。第一類工作感覺更適用於data analyst這種職位吧，而且現在Hive Spark-SQL這種系統也提供SQL的介面。第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。