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学大数据可以从事什么职业？大数据就业方向可以划分为三个大类：大数据开发、系统研发、大数据分析。基础岗位位：大数据开发工程师、大数据系统研发工程师、大数据分析师。大数据覆盖金融、医疗、电商、农业等各行各业，应用领域广泛。
现在正处于大数据的发展初步阶段，未来大数据在市场上的需求量会越来越多，学大数据从事的职业如下：
1、大数据开发工程师
大数据开发工程师：统计；精简到两类指标：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。具体的工作并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。大数据开发主要是基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。
2、Hadoop开发工程师
信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI即商务智能的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。
3、数据挖掘
数据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。
4、信息架构工程师
信息架构师需要懂得定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等，信息架构工程师的工作内容。
5、大数据分析师
大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。 主要负责数据挖掘，使用Hive，Hbase等技术，专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。
目前大数据人才数量较少，大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大数据在将来会成为各行业创新发展的强大发动机。
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