隨著各行業(yè)數(shù)據(jù)的大量積累和應(yīng)用需求的不斷增長，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一種快速獲取并分析海量數(shù)據(jù)的核心手段，逐漸成為了企業(yè)和組織重要的服役力工具。那么，大數(shù)據(jù)學(xué)出來做什么工作呢？
1. 大數(shù)據(jù)工程師
大數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、部署和維護(hù)大數(shù)據(jù)平臺，并保障平臺高效穩(wěn)定地運(yùn)轉(zhuǎn)。要求技術(shù)能力扎實(shí)，能夠掌握分布式平臺技術(shù)，例如 Hadoop、Spark等，并能熟悉多種數(shù)據(jù)庫，如NoSQL、MySQL等。
2. 數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師通常是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)研究員，主要為業(yè)務(wù)領(lǐng)域提出問題，從數(shù)據(jù)中找出價值，對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和可視化分析，進(jìn)而支持業(yè)務(wù)決策。要求具有扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，能夠通過各種分析工具，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師
機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主要應(yīng)用方向，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需要掌握大量有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，能夠了解機(jī)器學(xué)習(xí)模型的具體實(shí)現(xiàn)，例如深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等算法。
4. 數(shù)據(jù)倉庫工程師
數(shù)據(jù)倉庫工程師需要架構(gòu)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)，然后從相關(guān)系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，經(jīng)過ETL(Extract, Transform, Load)的流程，對數(shù)據(jù)格式、語義和精度進(jìn)行處理，最后輸出到數(shù)據(jù)倉庫中。要求精通OLTP、OLAP等相關(guān)數(shù)據(jù)庫技術(shù)，同時要深入理解企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)和管理原則。
5. 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師負(fù)責(zé)整個大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，包括業(yè)務(wù)需求的分析、系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)、關(guān)鍵技術(shù)和模塊的選用等。要求具有全局和規(guī)劃性思維，能夠從一個長遠(yuǎn)角度思考，考慮系統(tǒng)未來可能的演進(jìn)方向和變化。
6. 數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?/strong>
數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜邑?fù)責(zé)從海量數(shù)據(jù)庫中抽取知識，并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研究數(shù)據(jù)模型、算法與知識。要求熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘算法，如關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類、預(yù)測分析、異常檢測等。
7. 數(shù)據(jù)科學(xué)家
數(shù)據(jù)科學(xué)家就是一位數(shù)據(jù)的戰(zhàn)斗機(jī)，要具備強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識，要研究新領(lǐng)域的數(shù)據(jù)模型并開發(fā)算法，將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可讀語言展示被研究領(lǐng)域的真實(shí)情況，并通過實(shí)驗(yàn)和研究驗(yàn)證新算法或模型的科學(xué)性和實(shí)用性。
大數(shù)據(jù)學(xué)出來做什么工作？以上已經(jīng)進(jìn)行了詳細(xì)介紹?？偹苤?，大數(shù)據(jù)技術(shù)是目前非?；馃岬囊豁?xiàng)新興技術(shù)，并且應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，就業(yè)前景更加廣闊。上述職業(yè)不僅只是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，同時也有涉及互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、金融、醫(yī)療、能源等多個領(lǐng)域。
京公網(wǎng)安備 11010802030320號