学大数据以后可以做什么工作？
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数据架构师的主要工作内容是确认和评估系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心构架，并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。
软件架构师在整个软件开发过程中都起着重要的作用，并随着开发进程的推进而其职责或关注点不断地变化，在需求阶段，软件架构师主要负责理解和管理非功能性系统需求，比如软件的可维护性、性能、复用性、可靠性、有效性和可测试性等等，此外，架构师还要经常审查客户及市场人员所提出的需求，确认开发团队所提出的设计;在需求越来越明确后，架构师的关注点开始转移到组织开发团队成员和开发过程定义上;在软件设计阶段，架构师负责对整个软件体系结构、关键构件、接口和开发的设计;在编码阶段，架构师则成为详细设计者和代码编写者的顾问，并且经常性地要举行一些技术研讨会、技术培训班等;随着软件开始测试、集成和交付，集成和测试支持将成为软件架构师的工作重点;在软件维护开始时，软件架构师就开始为下一版本的产品是否应该增加新的功能模块进行决策。
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1. 数据分析师。
数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，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。
2. 数据架构师。
数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉hadoop，Hive等系统并有过实战经验。
3. 数据挖掘工程师。
一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。
成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-rece等。
4. 数据算法工程师。
在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。
需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapRece、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。
5. 数据产品经理。
数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。
需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。
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这样可以多向金融、会计、统计、计算机类专业和工作发展。以后可以去一家公司做与金融理财有关的工作，分析计算市场行情和其它汇率这些的都可以。
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大数据专业还是比较新的一个专业，目前应该是计算机的一个子学科，因为目前在很多企业里面做数据分析的需求非常旺盛。很多企业后台产生了大量的数据，这些数据如何使用，如何将这些数据最大化的利用起来，产生最大的价值，是大部分企业需要的。因此在企业的IT部门，或者互联网公司或者软件公司都有应用的需要。
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随着云时代的发展，大数据也吸引了越来越多的目光。云计算和大数据早已成为不可分割的一体，掌握了云计算和大数据也就掌握了大数据常见的实时以及离线开发框架，具备架构设计以及开发能力，能够胜任 hadoop开发工程师，spark开发工程师，flink开发工程师等岗位。
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大数据以后会做很多工作，比如说高端的统计工作以及电脑工厂协助开发商超案例等都是他们需要做的。
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大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，
学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：
1. 师资力量雄厚
要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。
2. 就业保障完善
实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。
3. 学费性价比高
一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。
希望你早日学有所成。
