大数据有关的工作有哪些？

Answer 1

1、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

2、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。

3、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

4、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

5、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

6、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

Answer 2

谈到大数据，肯定有很多人都听说过，但是如果要问大数据有关的工作，知道的人并不多，今天就为大家科普下大数据相关的工作岗位。

1、数据挖掘师/算法工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

2、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。

3、数据挖掘工程师

大数据工程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，他们还推动数据解决方案的不断更新。

4、数据产品经理

数据产品经理必须了解不同的公司，在不同的阶段，需要哪些数据产品，并能够制作出来，这是此职位的核心要求。

5、数据架构研究

数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家。

在工资待遇上，不管是在国内还是国外，都是：数据架构研究->数据挖掘师/算法工程师>数据挖掘工程师=数据产品经理>数据分析师。

以上就是大数据有关的工作，想要从事以上的大数据工作，需要掌握大数据的技能，那么想要从事大数据的工作，需要学习以下内容：

阶段一：JavaSE开发

阶段二：JavaEE开发

阶段三：并发编程实战开发

阶段四：Linux精讲

阶段五：Hadoop生态体系

阶段六：Python实战开发

阶段七：Storm实时开发

阶段八：Spark生态体系

阶段九：ElasticSearch

阶段十：Docker容器引擎

阶段十一：机器学习

阶段十二：超大集群调优

阶段十三：大数据项目实战

以上都是想要从事大数据工作需要学习的内容

以上就是对于大数据相关工作内容的介绍，想要了解更多的大数据学习信息可以去光环大数据官网了解。

Answer 3

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。

......

Answer 4

零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知

客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

Answer 5

(1)大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。
(2)大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。他们熟悉工具或算法、编程、包装、优化或者部署不同的MapReduce事务。他们以大数据技术为核心，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。
(3)大数据分析师：运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作。他们最大的本事就是能够让数据道出真相;此外，他们还拥有某个领域的专长，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。
(4)数据可视化工程师：具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好的进行大数据应用开发，发现大数据背后的巨大财富。