大数据就业课程培训：大数据就业有哪些岗位

最近几年间，大数据的发展势头可以说是明显向上了，各行各业都在布局大数据，大数据也从头部企业的特权，开始向各个行业领域下沉，基于互联网所产生的数据，整体规模都在快速加大。今天的大数据就业课程培训分享，我们先来聊聊大数据就业有哪些岗位？

大数据就业的方向，主要分为技术路线和业务路线，技术路线主要从事开发工作，需要具备较好的编程能力；而业务路线主要从事分析工作，对编程能力的要求稍低一些。


大数据开发相关的岗位很多，比较热门的包括：

1、大数据开发工程师

主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。

岗位要求：

精通常用的数据结构和算法，理解面向对象设计的基本原则，熟悉常用的设计模式；

掌握Hadoop生态体系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；

2、大数据运维工程师

主要负责数据平台的集群管理，机器优化，集群监控等；对现有集群的优化和性能调优，满足不断增长的业务需求等。

岗位要求：

熟悉主流开源数据组件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各组件的原理和实现；熟悉分布式原理、分布式系统设计等。

3、大数据架构师

主要负责大数据基础框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型；负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。

岗位要求：

熟悉常用的数据结构和算法；具备丰富的开发经验，了解主流的大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。

4、大数据分析师

大数据分析方向的岗位，则主要以数据分析挖掘为主，通常需要负责常规业务数据分析需求开发，用户画像构建，推荐算法实现等。

岗位要求：

熟悉数据仓库理论、数据挖掘理论基础，熟悉常用机器学习算法（如逻辑回归、神经网络、决策树、贝叶斯等)；对Hadoop和Spark生态当中的主流技术组件，有相应程度的了解。

关于大数据就业课程培训，大数据就业有哪些岗位，以上就为大家做了简单的介绍了。想在大数据行业立足，技术实力决定薪资和发展，想要立足发展，提升专业实力很重要。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发、数据分析与挖掘，本月正在招生中，课程大纲及试听课程，可联系客服预约！