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1、大数据专业的就业前景怎么样大数据专业的就业前景怎么样大数据采集与管理专业是一个帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。下面是小编为你整理的大数据专业的就业前景，希望对你有帮助。大数据专业就业前景大数据人才稀缺据数联寻英发布大数据人才报告显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。据职业社交平台LinkedIn发布的2016年中国互联网最热职位人才报告显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数

2、最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据专业就业方向大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。大数据专业人才就业薪资1、基础人才-数据分析师北京数据分析平均工资：

3、务类别:技术业务方向:数据分析工作职责:1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持;2. 负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测;3. 参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;4. 整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持;5. 独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控;6. 参与编写项目相关文档。教育背景:学历：本科其它：经验要求:工作经验：3-5年任职要求:1

4、. 统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历;有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识;2. 熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件(SAS、R、Python等的一种或多种)，能熟练使用SQL读取数据;3. 使用过 逻辑回归、神经网络、决策树、聚类 等的一种或多种建模方法;4. 3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先;5. 具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑;6. 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。能力素养:良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题; 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

5、2、大数据开发工程师北京大数据开发平均工资：30230/月。大数据开发工程师/专家 岗位指责(引自 滴滴出行)：职位描述：1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统;2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量;3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献;岗位要求：1、计算机或相关专业本科以上学历(3年以上工作经验);2、精通C+/Java/Scala程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境;3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/

6、Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码;4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力;5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神;6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系统有深入使用和底层研究者加分;3、Hadoop开发工程师北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。Hadoop开发工程师岗位职责(引自新浪网)：职位描述：1.参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构

7、建优化;2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化(包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等);3.深入源码改进各种开源大数据项目(包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等)。任职要求：1.计算机或相关专业本科以上学历;2.熟悉Linux环境下开发，熟练掌握C+/Java/Scala等一种以上编程语言;3.熟悉Hadoop生态系统相关项目，精通以下项目之一的源码(Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin);4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。4、数据挖掘工程师北京数据

8、挖掘平均工资：21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%;数据挖掘工程师招聘要求(引自蚂蚁金服集团技术部)：工作职责：1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法;2、数据仓库模型设计和建立;3、数据梳理流程的实现和维护;4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。任职资格：1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。3、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Hive、Spark、St

9、orm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，Java优先。5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验5、算法工程师北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。算法工程师 招聘要求(引自美团点评数据平台部)：职位描述：互联网公司背景优先A、广告算法岗位职责：1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型;2.负责核心算法的开发;3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发;4.负责广告技术研究项目的推进与管理;职位需求：1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;2.熟练掌握一

10、门开发语言;3.有机器学习、数据挖掘相关知识;4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验;5.有较强的沟通协调能力;B、推荐算法职位描述：1. 参与各个产品线的个性化推荐系统的研发;2. 分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序;3. 通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性;职位要求：1. 全日制本科及以上学历，计算机相关专业;2. 熟练掌握各类个性化推荐算法，并有开发个性化推荐系统的实际项目经验;熟练掌握各类回归及排序算法，能够利用相关算法进行推荐排序的优化;3. 熟练掌握分类、聚类、回归、降维等经典机器学习算法和技术，能够根据实际

11、问题选择合适的模型和算法并进行相应的开发;4. 有较强的工程架构和开发能力，能够实现支撑千万级用户和TB级用户行为数据的推荐系统或算法;5. 掌握python、matlab等脚本语言，熟悉各类数据挖掘工具(如weka、Mahout)，能够快速建立模型并进行验证;C、算法工程师岗位职责:1、开发和优化用户行为数据挖掘，文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法2、能够很快学习和利用state-of-the-art的算法解决实际产品问题，提升产品用户体验任职资格:1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统

12、，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。3、熟悉C+, Java或Python，熟悉Linux或类Unix系统开发,有较强的编程能力。 能独立实现线上算法模块者优先。4、对大数据处理平台和工具有一定经验者优先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等大数据专业课程设置大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

　　大数据专业毕业生的就业前景怎么样
　　从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。
　　大数据专业毕业生未来的岗位选择空间比较大，有类岗位可选择分别是大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，在不同的行业和技术体系结构下这些岗位也包含很多细分的岗位。
　　大数据开发岗位分为平台研发岗位和行业场景开发岗位两大类，通常大数据平台研发岗位对于从业者的要求相对比较高属于研发级岗位，而大数据行业应用场景开发则相对要容易一些。
　　大数据专业是一个比较典型的交叉学科，涉及到的内容包括数学、统计学和计算机学科，所以学习的内容还是比较多的，如果不能做好一个系统的学习规划，很容易导致学得杂而不精，这对于就业会产生一定的负面影响。所以本科期间应该选择一个主攻方向围绕这个主攻方向来组织知识结构和提升实践能力。
　　从目前的招聘信息来看，对大数据的学历要求并不是如想象中的高而更多的是在强调经验以及技术，所以可以把从事大数据行业作为你毕业的首要选择。
　　大数据人才的工作把海量信息采集、存储、分析，挖掘出信息背后更多的价值，以更好地辅助企业、政府机关作出决策。随着大数据往各领域延伸发展，市场对统计学、数学方面的专业人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
　　大数据专业毕业生可以胜任大数据技术开发与应用，大数据运维和云计算等工作，可以去大型互联网公司就业，做前、后端开发、数据分析师、机器学习算法工程师，App开发、智能游戏设计与开发、数据科学家等。

　　在填报高考志愿时，有小伙伴比较关心大数据专业课程有哪些?就业前景怎么样?下面是由出国留学网编辑为大家整理的“大数据专业学什么 好就业吗”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。

　　数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

　　大数据工程师的发展前景

　　近年来，随着信息化和数据产业的发展，社会上对大数据相关专业的人才需求量持续上升，但是国内真正的大数据方面的专业人才数量非常少，这样的供需不平衡就会导致数据行业产生一个较大的人才缺口，大数据工程师将迎来广阔的就业前景，大数据和IT类似，都是越老越吃香，你的实践经验越丰富，你可以发展的职业生涯也就越长，自我价值也就越大。

　　大数据的未来发展前景是值得肯定的，现在大数据人才出现了供不应求的情况。大数据行业就业市场较为活跃的地区主要集中在京津冀、长三角、珠三角、成渝等区域，但是从目前招聘数据来看，大数据人才还是不能满足市场的需求，因此现在学大数据未来的发展前景是非常好的。

　　大数据产业的发展离不开国家政策的支持，国家对大数据的战略政策制定和实施，也成为大数据市场不断发展的有力条件。比如上海的“大数据局”和贵州的“云上贵州”，长江三角洲和京津冀还有中西部地区，都在国家的政策下发展得良好。政策的支持在不断更新着我们对大数据的认识。

　　拓展阅读：大数据的就业方向

　　1、大数据开发工程师

　　大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计;精简到两类指标就是：PV和UV;精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。

　　2、Hadoop开发工程师

　　信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI(即商务智能)的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。

　　3、信息架构工程师

　　信息架构师需要懂得如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。当然，这也就是信息架构工程师的工作。

　　大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。