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当前，大数据分析的就业主要有三个方向：一是数据分析大数据人才，二是系统研发大数据人才，三是应用开发大数据人才。他们的基本职位是大数据系统研发工程师，大数据应用程序开发工程师和大数据分析师。

对于求职者来说，大数据只是业务的一个方向，而***职位决定了做什么？大数据从业者/求职者可以根据自己的技术和兴趣特点选择适合他们的大数据。相关文章。这是与大数据相关的10条热门帖子。

I. ETL开发

随着企业数据的类型和来源不断增加，集成和处理数据变得越来越困难。企业迫切需要具有数据集成能力的人才。 ETL开发人员这是基于此需求而产生的***职位。 ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是，在企业大数据应用程序的早期阶段，Hadoop只是一个糟糕的ETL。

二，Hadoop开发

Hadoop是一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），称为HDFS。 Hadoop是一个软件框架，它以可靠，***和可扩展的方式分发大量数据。

随着数据大小的不断增加，传统BI数据处理的成本。 Hadoop的廉价数据处理功能已被重新挖掘，并且企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的技术。

因此，Hadoop解决了大数据存储的问题，因此这是大数据培训机构必须学习的课程。涉及的主要技术包括：Hadoop离线计算概述，分布式数据库Hbase，数据仓库Hive，数据迁移工具Sqoop，Flume分布式日志框架。

一，学习资料要求1，低年级大专招聘（对企业招聘要求较低），不知道你的学历如何，是否符合

2，年龄20至32岁，视个人情况而定

3，***不设限，普通科学与工程课较容易上手

如果满足这些要求，则可以学习数据。

二，大数据就业前景1.大数据行业的人才缺口高达一百万。随着人工智能和云计算的发展，大数据人才的数量急剧增加。

2.大数据行业的薪水普遍较高。 2018年，一线城市大数据开发人员的月薪为15-20k。

因此，大数据是一个非常有前途的行业，发展机会很好。

三，大数据相关工作1，大数据开发工程师

2，hadoop工程师

3，大数据运维

4，大数据架构师

5，大数据分析师

6，数据挖掘工程师等

此外，由于大数据连接到各个行业和细分市场，将提供更多的就业机会。

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一，考试的性质和特点

数据分析师***技术考试由国院执行。这是一门具有完整知识结构，实践联系和实际应用的课程。

数据分析师考试涵盖了以下基本因素：市场环境，市场竞争，市场需求分析和公司战略，业务和***决策与决策评估。介绍了用于企业决策支持的数据分析的基本概念，相关理论和应用。该方法对候选人未来的数据分析实践活动具有很好的指导作用。

二，考试方向及内容

数据分析师课程理论知识直接应用于数据分析和企业决策，并根据企业决策的需要对各种数据进行精算评估。

考试内容包括宏观环境研究，竞争状况分析，客户需求和与市场有关的数据收集与处理和预测，业务运营分析和预测，***数据估计和准备，现金流量估计，***数据分析，不确定性分析。公司决策评估等。

要成为一名成功的数据分析师，您需要掌握两项主要技能：硬技能（包括一些数据分析软件）和软技能（良好的沟通能力，PPT技能）。

硬技能（Ha***kills）

知识体系

统计的基本知识和对机器学习的理解：大多数消费者分析与描述统计方法（均值，中位数，有效位数等）是分不开的

电脑软件

对于数据分析人员而言，可以收集和处理每个项目的70％至80％的数据。他们需要首先考虑需要哪种数据，例如时间范围是一年还是十年。选择所需的数据后，您需要输入一个或多个数据库来收集数据。***后，您需要对数据进行一些处理以查看是否存在缺失值或离群值。

在此过程之后，将获得可靠的数据，然后输入核心数据分析。为了更好地从数据中提取所需的信息，数据分析人员通常使用以下软件。查询语言和统计语言主要用于进行一些初步的数据分析。例如，您可以制作一些图表并查看数据的分布以了解数据。脚本语言可用于建模或检验假设。因此，总的来说，这些软件就像数据分析师的菜刀一样，是必不可少的工具。

查询语言（SQL）；蜂巢; Pig脚本语言（ScriptingLanguage）：Python； Matlab统计语言（StatisticalLanguage）：R； SAS; SPSS数据表（电子表格）：Excel