大数据分析职业规划,大数据方向职业规划

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据分析职业规划的问题，于是小编就整理了4个相关介绍大数据分析职业规划的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据科学与大数据技术职业规划书？
2. 关于大数据技术职业兴趣？
3. 大数据分析师就业和发展前景？
4. 大数据时代，如何提升自己的大数据职业道路？

数据科学与大数据技术职业规划书？

数据科学与大数据技术专业职业规划书

一、背景

数据科学与大数据技术是近年来随着大数据的爆发而兴起的一门新兴学科。它涉及到数据挖掘、机器学习、统计学等多个领域，旨在培养能够利用大数据技术解决实际问题的专业人才。

二、目标

本职业规划旨在帮助数据科学与大数据技术专业的学生明确自己的职业目标，提高自身的专业技能和综合素质，为未来的职业发展做好充分准备。

三、计划

学习阶段

（1）深入学习数据科学与大数据技术的基础知识，包括数据挖掘、机器学习、统计学等课程。

（2）参与实际项目，积累实践经验。

（3）参加学术讲座和研讨会，了解行业最新动态。

关于大数据技术职业兴趣？

首先，目前数据科学与大数据技术专业的前景还是非常广阔的，虽然该专业的设立时间比较短，但是在第一批本科生大面积就业之后，该专业就成为了继计算机科学与技术专业、软件工程专业之后，第三个就业表现突出的计算机相关专业之一，而且从大的行业发展趋势和人才需求趋势来看，未来大数据专业的就业潜力还是非常大的。

1、数据分析师

从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。

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。

大数据分析师就业和发展前景？

大数据分析师的就业和发展前景非常好。

大数据分析师是比较新兴的行业，虽然概念在中国有10年左右了，但真正开始做也就是这几年，现在主要是大公司在做，就业前景还不错，现在这方面的专业人才比较欠缺。

大数据时代，如何提升自己的大数据职业道路？

这是一个非常好的问题，随着当前大数据行业的从业者越来越多，很多从业者将随着大数据的落地应用而选择不同的发展道路，如何选择适合自己的发展道路，以及如何获得不断的提升，将是很多大数据行业从业者面临的重要问题。

目前大数据行业的从业者大多集中在技术领域，涉及到的岗位包括大数据开发（含平台开发和应用开发）、大数据分析和大数据运维，这些岗位对于从业者的要求普遍比较高，需要具备丰富的知识结构以及较强的实践能力。由于大数据相关技术目前正处在落地应用的初期，所以目前从事大数据相关技术研发的行业从业者，多以研发型人才为主，学历也普遍比较高，所以在薪资待遇方面，大数据行业还是具有较为明显的优势。

对于目前从事大数据岗位的技术从业者来说，要想不断提升自身的岗位级别和价值，要根据自己的知识结构和能力特点来选择不同的发展方向，应该重点关注于以下三方面内容：

第一：物联网。在5G通信的推动下，未来物联网领域会迎来众多的发展机会，而且物联网是大数据主要的数据来源，所以关注于物联网知识能够全面丰富自身的知识结构。目前大数据处在物联网体系结构的第四层，处于承上启下的关键位置，上是人工智能，下是物联网平台。

第二：人工智能。大数据本身并不是最终的目的，大数据的最终目的是应用，而人工智能则是大数据的重要出口，所以在当前大数据技术体系逐渐成熟的当下，对于研发人员来说，下一步应该考虑向人工智能方向发展。由于大数据分析本身就会[_a***_]到机器学习相关技术，所以从大数据进入人工智能领域并不困难。

第三：行业解决方案。行业解决方案是大数据落地应用的重点，所以如果想在大数据落地应用的过程中获得更多的发展机会，应该重点关注于大数据的行业解决方案，这对于大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位的从业人员来说是非常重要的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

你好，这问题特别好，想提升自己的大数据职业道路。看你想从事大数据研发还是大数据其他岗位。为什么这么说呢？因为要是从事大数据研发，比较其他岗位难度大。前景更好。

我重点讲讲大数据研发需要做什么？让自己职业发展更高，路更宽。做研发，技术才是王道。咱们先来说说要掌握哪些技术。

一、大数据技术对计算机基础知识，J***a基础知识要求都很高。计算机基础包括：数据库、计算机组成原理、数据结构、软件工程等知识。这些知识要掌握扎实。J***a基础也一样，大数据各个组件都是用J***a语言实现的，所以J***a基础必须掌握好，还有J***aWeb相关框架，比如Spring-boot,Mybatis等等。

二、大数据生态圈各个组件运行原理和常用操作。核心框架有两个：Hadoop和Spark。Hadoop相关组件包括：Hadoop（Hdfs+MapReduce）、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka、Oozie、Impala、Hue、Zookeeper等。这些组件也是目前大数据技术使用最多的。Spark是基于内存计算的引擎，提供大量计算高级引擎库。这里面主要包括：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX五个核心库。前三个库大数据场景下使用比较多，后两个库机器学习，人工智能场景下用的多一些。技术有一定门槛。学习者要有数学基础。如：微积分、离散数学、线性代数、概率论统计等掌握好。

三、大数据应用场景解决方案，这里解决方案不是技术层面的PPT讲解。而是在某个场景下，用那个组件在遇到技术难题时怎么解决。比较用Hbase海量数据毫秒级查询。好多公司数据量很大了，应用场景要求实现毫秒级查询。应该怎么解决呢？这种解决方案也是技术核心。

四、行业技术扩展，大数据行业可以扩展到物联网、云计算、人工智能等领域。云计算服务器可以做为大数据集群的物理节点，运用物联网技术产生的数据。大数据技术***集数据到大数据集群中，做数据统计，数据分析。长期规划，分析出来的数据可以做人工智能训练标签，提供人工智能分析结果。

总之、大数据职业发展前景一片大好，想从事这方面的人，一定要掌握好基础知识。不断学习，提升自己，还是那句话。技术才是王道。

我从事九年软件研发，六年大数据研发工作。大家有问题，可以关注，私信我。谢谢大家！！

到此，以上就是小编对于大数据分析职业规划的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据分析职业规划的4点解答对大家有用。