数据科学与大数据技术就业方向 数据科学与大数据科学专业就业方向

在当今这个日新月异的时代，数据科学与大数据技术就业方向也在不断发展变化。今天，我将和大家探讨关于数据科学与大数据技术就业方向的今日更新，以期为大家带来新的启示。

数据科学与大数据技术就业方向

数据科学与大数据技术就业方向如下：

1、大数据系统架构师：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。　

2、大数据系统分析师：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。　

3、hadoop开发工程师：解决大数据存储问题。　

4、数据分析师。

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。

数据科学与大数据技术专业就业前景分析：　

随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。新摩尔 定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商 机。　

2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场 规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过 8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等 都是产业发展中亟待解决的问题。　

根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求 状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。

大数据专业的就业方向

大数据专业的就业方向非常的广，不管是互联网、物联网，还是人工智能、电商、在线教育等，其实都是需要大数据技术的，所以对这方面人才的需求量也会比较大，学习了大数据，以后职场就业就更容易。

大数据专业就业前景广阔，可以进入的行业包括：

1、互联网公司

互联网公司是最主要的数据科学与大数据就业方向之一。互联网公司的核心业务是数据收集、处理和分析，在公司的决策制定过程中扮演重要的角色。此类公司的主要岗位有大数据工程师、数据分析师、数据挖掘专家等。

2、金融行业

金融行业是数据科学与大数据人才需求较为紧缺的领域之一。以需求预测、风险控制、欺诈检测、客户关系管理等业务为例，金融行业对数据处理和分析非常重视。在这个领域中，主要的岗位有数据科学家、数据分析师、量化分析师等。

3、医疗行业

医疗行业也是数据科学与大数据人才需求较大的领域之一。数据科学与大数据在医疗行业中的应用包括医疗信息的整合，人群健康数据分析，医学影像分析，医药数据分析等。主要的岗位有数据分析师、健康数据分析师等。

4、制造业

制造业是应用数据科学与大数据技术的重要领域之一。制造业公司需要处理大量的机器和设备数据，以支持生产和供应链管理。数据科学家和数据分析师将配合公司的工程部门，在生产和供应链中构建解决方案，并挖掘数据，以提高效率。主要的岗位有数据分析师、生产计划分析师等。

5、运输和物流业

运输和物流业需要追踪和分析系统的数据，以提高效率、降低成本及提升客户满意度。数据科学与大数据技术尤其为这个行业带来了革命性的影响。例如，通过数据科学和大数据技术，可将已有的交通和供应链运作进行优化，从而提高预测准确性、降低资源损耗。主要的岗位有物流数据分析师、交通运输分析师等。

大数据技术就业方向 ?

1、数据分析师：数据分析师负责收集、清洗、分析和解释大数据，以提供商业决策支持。他们使用统计分析工具和技术，揭示数据背后的趋势和关联，并为企业提供数据驱动的策略建议。

2、数据工程师：数据工程师负责设计、搭建和维护大数据系统和基础架构，以支持数据的收集、存储、处理和分析。他们使用各种大数据技术和工具，如Hadoop、Spark和NoSQL数据库等，确保数据的高效处理和可靠性。

3、机器学习工程师：机器学习工程师应用机器学习和深度学习算法来开发智能系统，并训练模型对大数据进行预测和分类。他们需要熟悉各种机器学习框架和算法，并具备数据处理和特征工程的能力。

4、大数据架构师：大数据架构师负责设计和规划企业级大数据系统的架构，包括数据流程、数据模型和数据安全等。他们需要了解各种大数据技术和组件，并能够根据业务需求设计可扩展和高性能的架构。

5、数据科学家：数据科学家利用统计分析和机器学习等技术，深入挖掘数据的价值并发现业务中隐藏的洞察。他们需要具备数学、统计学和编程等多个领域的知识，并能够将分析结果转化为实际业务应用。

数据科学与大数据科学专业就业方向

数据科学与大数据科学专业就业方向如下：

1. 大数据工程师

大数据工程师是大数据技术中最受欢迎的职位之一。这些专业人员需要具备数据处理、分析和存储的知识，并能够使用如Hadoop和Spark等大数据技术。作为一名大数据工程师，您可以在不同的行业中找到工作，包括电信、金融、制造等等。

2. 大数据分析师

大数据分析师是负责从大量数据中提取有用的信息和洞见的人员。拥有在统计学、计算机科学和机器学习方面的知识以及数据建模、数据挖掘和数据可视化工具的使用经验是一些招聘大数据分析师要求的技能。这个职业的应用场景非常广泛，如销售分析、市场营销、医疗领域等等，很多企业都需要大数据分析师做出数据驱动的决策。

3. 机器学习工程师

机器学习工程师需要掌握数据建模和算法以及相应的编程技术，通过机器学习技术分析数据，训练出模型，然后将模型在实践中应用。机器学习工程师在大部分高科技公司都会受到追捧，这些公司包括谷歌、Facebook、IBM等知名公司。

4. 数据可视化专家

数据可视化专家需要运用各种工具和方法来帮助人们将数据转化为简单易懂的视觉信息，通过可视化的手段，使数据更加生动活泼。数据可视化专如Tableau和QlikView等工具来创建可视化图表和报告。这个方向的应用场景很广，包括商业领域如市场营销分析、产品销售，也包括学术和政府领域等等。

数据科学与大数据技术出来干什么

数据科学与大数据技术就业方向如下：

1、从事大数据管理，研究，应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程，计算机科学与技术，应用统计学等专业的研究生或出国深造。重视数据的设备已越来越多上到国防部下到互联网创业公司，金融企业需要根据大数据项目来做创新驱动,需要数据分析或处理岗位也很多。

2、普遍的食品制造，零售电商，医疗制造，交通检验等也需要数据分析与处理、如提升库存、降低成本、预测需要等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类，大数据应用开发类，大数据分析类。

数据科学与大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科：生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用扩展性学科。

3、此外还需学习数据采集、分析、处理软件、学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专才能混合的跨界人才(有专业知识，有数据思维)。不同学校开办此专业塑造方法有差异。有些会大量偏重于工具的应用。

4、如数据清洗，数据存储及其数据可视化等有关工具的使用：有些会趋向于大数据相关基本知识全面附着性课堂教学在研究生段则会主攻某一技术领域，例如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

数据科学与大数据技术的待遇如下：

1、数据科学与大数据技术毕业生薪酬因地区和单位而异，同时也与个人的能力和经验有关。

2、一般来说，刚毕业生的薪资会在5000元左右，毕业2年月薪约为8169元左右、毕业5年月薪约为10289元左右，随着工作年限和经验的增加，薪酬不断提高。

数据科学与大数据技术专业就业方向有哪些?

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

3.hadoop开发工程师

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

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。

作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

今天关于“数据科学与大数据技术就业方向”的讲解就到这里了。希望大家能够更深入地了解这个主题，并从我的回答中找到需要的信息。如果您有任何问题或需要进一步的信息，请随时告诉我。