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大数据技术与应用哪些比较好就业,985大数据专业研究生就业前景如何

2024-06-22 23:16:01
本内容由小编为大家分享关于高考时间、高考查分、一分一段、高考分数线、高考志愿填报、大学院校排名等教育信息.大数据技术与应用专业怎么样目前为止对于大数据方面的人才需求量还是供不应求的状态,毕竟这也是近年来的新兴行业,从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的。那么,大数据技术与应用专
本内容由小编为大家分享关于高考时间、高考查分、一分一段、高考分数线、高考志愿填报、大学院校排名等教育信息.

大数据技术与应用专业怎么样

目前为止对于大数据方面的人才需求量还是供不应求的状态,毕竟这也是近年来的新兴行业,从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的。那么,大数据技术与应用专业怎么样呢?

大数据技术与应用专业怎么样

大数据技术与应用专业,属于前沿科技专业。目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科,大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识,“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。

大数据技术与应用专业就业岗位

大数据管理员岗

大数据技术与应用专业面向信息技术、大数据、汽车、金融等行业,从事指定并实施信息管理策略;协调和管理的信息管理解决方案。

大数据分析师岗

大数据技术与应用专业面向信息技术、大数据、汽车、金融等行业,从事熟悉相关业务,熟练搭建数据分析框架,掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法,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等。

大数据开发师岗

大数据技术与应用专业面向信息技术、大数据、汽车、金融等行业,从事设计、开发、实施和优化客户需求的数据库系统;对数据库系统进行空间管理和容量规划;建立数据库表和字典;参与数据库设计和架构,以支持应用程序开发项目

Java程序员岗

大数据技术与应用专业面向信息技术、软件开发等行业,从事C/S架构软件设计与开发;B/S架构网站设计与开发;数据库设计与实现等。

大数据技术与应用专业毕业生主要面向IT企业、机关或企事业单位的IT部门等,从事数据采集、清洗、存储、大数据处理分析、应用开发和大数据平台运维等工作。

大数据技术与应用学的是什么

大数据技术与应用学的主要学习内容有:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。

大数据技术与应用专业就业前景及方向高考招生网

目前为止对于大数据方面的人才需求量还是供不应求的状态,毕竟这也是近年来的新兴行业,但是各行各业对于大数据的应用却是普遍存在,即便是、腾讯、淘宝、新浪等公司已经将其作为发展的根本,所以大数据采集与管理的毕业生就业环境相对广泛,且选择的空间比较大。

不过人们却并不清楚自己应该如何选择就业方向,其实大数据采集与管理无论是在任何企业或单位中都有用武之地,主要是面向ETL研发,Hadoop开发,可视化(前端展现)工具开发,信息架构开发,数据仓库研究,OLAP开发,数据科学研究,数据预测(数据挖掘)分析,企业数据管理,数据安全研究,数据挖掘、数据分析和机器学习,大数据运维、云计算方向等岗位发展。

大数据技术与应用专业就业前景怎么样?

大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。

近几年来,互联网行业发展风起云涌,而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前,人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,数据将逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代,专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。

因此,当下大数据从业人员的两个主要趋势是:

大数据领域从业人员的薪资将继续增长

大数据人才供不应求。

另外,大数据专业毕业生就业岗位非常多,比如:Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。

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