大数据专业的就业岗位?
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首先,随着大数据领域的价值空间不断拓展,与大数据相关的岗位也在不断丰富和发展,总体上来说,大数据就业岗位主要围绕数据价值化来展开,涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据安全、数据应用等诸多方面。
当前在行业领域对于大数据岗位的划分正在逐渐细化,不同的行业应用场景往往也需要采用不同的技术,由于场景众多,所以大数据领域的岗位划分还是非常细的,比如同样是大数据开发岗位,不同行业场景所采用的技术就会有所不同。
从大的岗位划分上来看,当前大数据岗位可以分为开发岗、算法岗(数据分析)、运维岗等,开发岗的任务涉及到两大方面,其一是完成业务实现,其二是完成数据生产,目前很多传统软件开发任务正在逐渐向大数据开发过渡,这也导致当前大数据开发岗的人才需求量更大一些。从事大数据开发岗,还需要重点学习云计算相关的知识,尤其是PaaS。
算法岗与场景也有非常紧密的联系,但是由于算法岗对于从业者的要求比较高,所以要想从事算法岗往往需要较高的学历做支撑。由于算法岗的岗位附加值比较高,所以很多研究生,包括博士研究生都比较热衷于算法岗,这导致算法岗的竞争非常激烈。另外,当前由于人工智能技术的落地应用依然存在一定的瓶颈,所以算法岗目前也有所降温。
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大数据运维岗的人才需求量也相对比较大,大数据运维岗的覆盖面也非常广,数据采集、管理、存储、安全、大数据平台搭建等内容都可以归类到大数据运维岗,而且从事运维岗位还需要掌握大量的网络知识和服务器知识。
当前在行业领域对于大数据岗位的划分正在逐渐细化,不同的行业应用场景往往也需要采用不同的技术,由于场景众多,所以大数据领域的岗位划分还是非常细的,比如同样是大数据开发岗位,不同行业场景所采用的技术就会有所不同。
从大的岗位划分上来看,当前大数据岗位可以分为开发岗、算法岗(数据分析)、运维岗等,开发岗的任务涉及到两大方面,其一是完成业务实现,其二是完成数据生产,目前很多传统软件开发任务正在逐渐向大数据开发过渡,这也导致当前大数据开发岗的人才需求量更大一些。从事大数据开发岗,还需要重点学习云计算相关的知识,尤其是PaaS。
算法岗与场景也有非常紧密的联系,但是由于算法岗对于从业者的要求比较高,所以要想从事算法岗往往需要较高的学历做支撑。由于算法岗的岗位附加值比较高,所以很多研究生,包括博士研究生都比较热衷于算法岗,这导致算法岗的竞争非常激烈。另外,当前由于人工智能技术的落地应用依然存在一定的瓶颈,所以算法岗目前也有所降温。
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