大数据技术与应用找工作难吗？可以做什么

自2016年开始，国内高校开始设立大数据相关的专业，数据科学与大数据技术、大数据技术与应用等等的专业，都是围绕大数据而生的。当然，得益于大数据的高关注度，大家也对专业关注度极高。今天我们主要来聊聊大数据技术与应用找工作难吗？可以做什么？

大数据技术与应用，作为一个新兴的专业，很多人其实还不够了解，而毕业后的发展，很大程度上来说，取决于你的技术实操能力。不同的岗位，对从业者来说，是有着不同的技能要求的。


1、数据平台

建、维护稳定、安全的大数据平台，按需设计大数据架构，调研选型大数据技术产品、方案，实施部署上线。对于大数据领域涉及到的大多数技术都要有所了解，并精通某一部分，具备分布式系统的知识背景。

对应职位：大数据架构师，数据平台工程师

2、数据采集

从Web/Sensor/RDBMS等渠道获取数据，为大数据平台提供数据来源，如Apache Nutch是开源的分布式数据采集组件，大家熟知的Python爬虫框架ScraPy等。

对应职位：爬虫工程师，数据采集工程师

3、数据仓库

有点类似于传统的数据仓库工作内容：设计数所仓库层级结构、ETL、进行数据建模，但基于的平台不一样，在大数据时代，数据仓库大多基于大数据技术实现，例如Hive就是基于Hadoop的数据仓库。

对应职位：ETL工程师，数据仓库工程师

4、数据处理

完成某些特定需求中的处理或数据清洗，在小团队中是结合在数据仓库中一起做的，以前做ETL或许是利用工具直接配置处理一些过滤项，写代码部分会比较少，如今在大数据平台上做数据处理可以利用更多的代码方式做更多样化的处理，所需技术有Hive、Hadoop、Spark等。

对应职位：Hadoop工程师，Spark工程师

5、数据分析

基于统计分析方法做数据分析：例如回归分析、方差分析等；大数据分析例如Ad-Hoc交互式分析，SQL on Hadoop的技术有：Hive、Impala、Presto、Spark SQL，支持OLAP的技术有：Kylin；

对应职位：数据分析师

6、数据挖掘

数据挖掘，是一个比较宽泛的概念，可以直接理解为从大量数据中发现有用的信息。大数据中的数据挖掘，主要是设计并在大数据平台上实现数据挖掘算法：分类算法、聚类算法、关联分析等。

对应职位：数据挖掘工程师

关于大数据技术与应用找工作难吗，可以做什么，相信看完以上的介绍，大家也都心中有数了。大数据相关的岗位，始终是要靠技术实力说话的，所以该学习的一定不要落下，找工作才更有优势。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据技术与应用零基础课程，课程试听可联系客服预约！