1. 学大数据可以从事什么职业
1、数据分析师。数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
2、 数据架构师。
数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉Hadoop，Hive等系统并有过实战经验。
6、Hadoop运维工程师
你需要具备的技术知识：平台大数据环境的部署维护和技术支持， 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析，应用安全、数据的日常备份和应急恢复。
7、Hadoop开发工程师
Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。
Hadoop开发工程师需要具备的技术：基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务，应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则，对hadoop、hive、hbase、Map/Rece相关产品进行预研、开发，Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析， Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率。
8、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从网络迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
2. 大数据有哪些工作岗位
1、大数据开发工程师
开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师
收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师
数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师
需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。成都加米谷大数据培训机构，大数据开发，数据分析与挖掘。
5、数据库开发
设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家
数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理
把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。
3. 数据库相关职位
个人感觉数据库架构师和数据仓库工程师的能力要求要高些，对大型数据库的应用要达到熟练或精通的水平，因此，待遇也相对来说好一些。数据库开发工程师的层次相对低些，待遇也稍低。数据架构师，一般企业需要一两个足以。
数据仓库工程师在金融行业或者大型网站的就业机会会大些。
数据库开发工程师的就业路子最宽。以下是一些个案，仅供参考。
一、数据库架构师
任职要求：
1.项目开发经验；
2.丰富的sql Server、DB2 、Oracle、Sybase大型数据库研发设计经验；
3.丰富的数据库关系模型和物理模型建模经验；
4.有数据库性能优化经验；
5.掌握数据仓库的基本理论，有数据仓库的实际开发经验；二、数据仓库工程师
职位描述：
1、对数据仓库系统的架构设计，编写专业的系统设计文档；
2、配合项目经理进行项目需求分析、应用分解、各模块的概要和详细设计；
3、实施项目开发。
职位要求：
1、有1年以上的ETL、OLAP工具的实际开发经验，有BO、MSTR、Insight、Hyperion Intelligence(Brio)等其中一种开发工具实践经验者优先；
2、熟练使用Oracle等数据库，精通SQL、存储过程，有Java和数据库性能调优的经验者优先；
3、深入理解数据仓库、数据建模等概念，有商业智能相关系统实际建模经验者优先；三、数据库开发工程师
岗位职责：
1、数据库设计与优化；
2、存储过程设计与开发；
3、审核、指导开发工程师有关数据库设计、数据存取方法；
4、协助工程部门实施数据库部署；
5、为测试部门提供数据库支持。
任职要求：
1、本科学历，计算机相关专业
2、两年以上工作经验和数据库设计/开发/管理经验
3、熟悉计算机和数据库等相关基础知识
4、熟悉linux/unix、windows等相关技术
5、精通oracle等大型数据库技术，熟练掌握数据库开发技术，熟练使用sqlplus进行存储过程开发，精确sql语言。
6、掌握系统数据存储架构设计技能和数据备份管理技术
7、良好的沟通能力和执行能力；正直、务实、敬业、善于思考、良好的团队合作精神
4. 请问与数据库有关的职业有哪些职业
你说的"数据库工程师"
是职称考试，"oracle数据库管理员"
是oracle自己的一个资格认证证书，跟职业没关系。跟数据库有关的职业大概只有销售人员、数据库维护管理人员、数据库开发人员、数据库售后服务人员之类的吧。
5. 大数据有哪些职位和工作机会
下面是比较热门的几个大数据岗位：
1、首席数据官（CDO）
首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。
2、营销分析师/客户关系管理分析师
客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。
3、数据工程师
随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。
4、商务智能开发工程师
商务智能开发工程师的最基本职能，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能（BI）曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。
5、数据可视化
随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。
6、大数据工程师
正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive（数据软件），Pig（数据流语言）和Spark（多编程模型）。
6. 与大数据相关的工作职位有哪些
说个大概吧
大数据开发工程师：负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；
数据分析师：进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见；
数据挖掘工程师：商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等；
数据管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等；
数据科学家：清洗，管理和组织（大）数据，利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换；
数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品。