1，數(shù)據(jù)部的工作都是干些什么啊對電腦要求高嘛2，大數(shù)據(jù)畢業(yè)以后都是干什么的3，數(shù)據(jù)開發(fā)是什么4，大數(shù)據(jù)都有哪些就業(yè)方向5，大數(shù)據(jù)以后能干什么1，數(shù)據(jù)部的工作都是干些什么啊對電腦要求高嘛
負責數(shù)據(jù)錄入的操作員，會打字即可；數(shù)據(jù)庫管理員，需要對數(shù)據(jù)庫軟件非常熟悉，要求較高。
2，大數(shù)據(jù)畢業(yè)以后都是干什么的
學完大數(shù)據(jù)可以從事很多工作,比如說:hadoop 研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析工程師、數(shù)據(jù)庫工程師、hadoop運維工程師、大數(shù)據(jù)運維工程師、java大數(shù)據(jù)工程師、spark工程師等等都是我們可以從事的工作崗位大數(shù)據(jù)在最近兩年才大力發(fā)展，并且在各領域蔓延，因此所產生的人才缺口巨大，而在企業(yè)中真正對大數(shù)據(jù)技能比較強力的技術人才，又特別的少；可以搞各種數(shù)據(jù)分析等工作。大數(shù)據(jù)學習完的話可以從事的工作還是非常多的，比如數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等
3，數(shù)據(jù)開發(fā)是什么
大數(shù)據(jù)作為時下火熱的it行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，大數(shù)據(jù)開發(fā)也應運而生。大數(shù)據(jù)開發(fā)其實分兩種，第一類是編寫一些hadoop、spark的應用程序，第二類是對大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身進行開發(fā)。第一類工作感覺更適用于data analyst這種職位吧，而且現(xiàn)在hive spark-sql這種系統(tǒng)也提供sql的接口。第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統(tǒng)或者再對開源的做些二次開發(fā)。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。大數(shù)據(jù)作為時下火熱的it行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，大數(shù)據(jù)開發(fā)也應運而生。大數(shù)據(jù)開發(fā)其實分兩種，第一類是編寫一些hadoop、spark的應用程序，第二類是對大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身進行開發(fā)。第一類工作感覺更適用于data analyst這種職位吧，而且現(xiàn)在hive spark-sql這種系統(tǒng)也提供sql的接口。第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統(tǒng)或者再對開源的做些二次開發(fā)。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
4，大數(shù)據(jù)都有哪些就業(yè)方向
主要有二個方向：一是大數(shù)據(jù)維護、研發(fā)、架構工程師方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)維護工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構師等；二是大數(shù)據(jù)挖掘、分析方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)高級工程師、大數(shù)據(jù)分析師專家、大數(shù)據(jù)挖掘師、大數(shù)據(jù)算法師等大數(shù)據(jù)就業(yè)方向一、數(shù)據(jù)存儲和管理大數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)存儲開始。這意味著從大數(shù)據(jù)框架hadoop開始。它是由apache foundation開發(fā)的開源軟件框架，用在計算機集群上分布式存儲非常大的數(shù)據(jù)集。顯然，存儲對于大數(shù)據(jù)所需的大量信息至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些數(shù)據(jù)集中到某種形成/管理結構中，以產生洞察力。因此，大數(shù)據(jù)存儲和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平臺是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。大數(shù)據(jù)就業(yè)方向二、數(shù)據(jù)清理在企業(yè)真正處理大量數(shù)據(jù)以獲取洞察信息之前，先需要對其進行清理、轉換并將其轉變?yōu)榭蛇h程檢索的內容。大數(shù)據(jù)往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。在這個時代，數(shù)據(jù)的清理變得更加必要，因為數(shù)據(jù)可以來自任何地方：移動網絡、物聯(lián)網、社交媒體。并不是所有這些數(shù)據(jù)都容易被“清理”，以產生其見解，因此一個良好的數(shù)據(jù)清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的數(shù)據(jù)視為是一種可接受的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與真正出色的數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的競爭優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)就業(yè)方向三、數(shù)據(jù)挖掘一旦數(shù)據(jù)被清理并準備好進行檢查，就可以通過數(shù)據(jù)挖掘開始搜索過程。這就是企業(yè)進行實際發(fā)現(xiàn)、決策和預測的過程。數(shù)據(jù)挖掘在很多方面都是大數(shù)據(jù)流程的真正核心。數(shù)據(jù)挖掘解決方案通常非常復雜，但力求提供一個令人關注和用戶友好的用戶界面，這說起來容易做起來難。數(shù)據(jù)挖掘工具面臨的另一個挑戰(zhàn)是：它們的確需要工作人員開發(fā)查詢，所以數(shù)據(jù)挖掘工具的能力并不比使用它的專業(yè)人員強。大數(shù)據(jù)就業(yè)方向四、數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化是企業(yè)的數(shù)據(jù)以可讀的格式顯示的方式。這是企業(yè)查看圖表和圖形以及將數(shù)據(jù)放入透視圖中的方法。主要有二個方向：一是大數(shù)據(jù)維護、研發(fā)、架構工程師方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)維護工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構師等；二是大數(shù)據(jù)挖掘、分析方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)高級工程師、大數(shù)據(jù)分析師專家、大數(shù)據(jù)挖掘師、大數(shù)據(jù)算法師等主要有二個方向：一是大數(shù)據(jù)維護、研發(fā)、架構工程師方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)維護工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構師等；二是大數(shù)據(jù)挖掘、分析方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)高級工程師、大數(shù)據(jù)分析師專家、大數(shù)據(jù)挖掘師、大數(shù)據(jù)算法師等主要有二個方向：一是大數(shù)據(jù)維護、研發(fā)、架構工程師方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)維護工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構師等；二是大數(shù)據(jù)挖掘、分析方向；所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)高級工程師、大數(shù)據(jù)分析師專家、大數(shù)據(jù)挖掘師、大數(shù)據(jù)算法師等大數(shù)據(jù)畢業(yè)以后都是干什么的？top1首席數(shù)據(jù)官（cdo）top2營銷分析師/客戶關系管理分析師top3數(shù)據(jù)工程師top4商務智能開發(fā)工程師top5數(shù)據(jù)可視化top6軟件研發(fā)工程師top7大數(shù)據(jù)工程師top8洞察分析師top9數(shù)據(jù)架構師top10數(shù)據(jù)科學家
5，大數(shù)據(jù)以后能干什么
目前在國內來說，大數(shù)據(jù)行業(yè)大概有以下幾種崗位：數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)架構師，數(shù)據(jù)挖據(jù)工程師，數(shù)據(jù)算法工程師，數(shù)據(jù)產品經理。接下來為大家詳細介紹一下各崗位的工作內容。1. 數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)分析師 是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。作為一名數(shù)據(jù)分析師、至少需要熟練spss、statistic、eviews、sas、大數(shù)據(jù)魔鏡等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門，至少能用acess等進行數(shù)據(jù)庫開發(fā)，至少掌握一門數(shù)學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言?？傊?，一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，應該業(yè)務、管理、分析、工具、設計都不落下。2. 數(shù)據(jù)架構師。數(shù)據(jù)架構師是負責平臺的整體數(shù)據(jù)架構設計，完成從業(yè)務模型到數(shù)據(jù)模型的設計工作 ，根據(jù)業(yè)務功能、業(yè)務模型，進行數(shù)據(jù)庫建模設計，完成各種面向業(yè)務目標的數(shù)據(jù)分析模型的定義和應用開發(fā)，平臺數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析。從事數(shù)據(jù)架構師這個職位，需要具備較強的業(yè)務理解和業(yè)務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯(lián)網平臺的數(shù)據(jù)庫模型設計能力，對調度系統(tǒng)，元數(shù)據(jù)系統(tǒng)有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統(tǒng)計、建模方法，熟悉數(shù)據(jù)倉庫相關技術，如 etl、報表開發(fā)，熟悉hadoop，hive等系統(tǒng)并有過實戰(zhàn)經驗。3. 數(shù)據(jù)挖掘工程師。一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中知識的工程技術專業(yè)人員。這些知識可用使企業(yè)決策智能化，自動化，從而使企業(yè)提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處于不敗之地。成為數(shù)據(jù)挖據(jù)工程師需要具備深厚的統(tǒng)計學、數(shù)學、數(shù)據(jù)挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉r、sas、spss等統(tǒng)計分析軟件之一，參與過完整的數(shù)據(jù)采集.整理.分析和建模工作。.具有海量數(shù)據(jù)下機器學習和算法實施相關經驗，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。4. 數(shù)據(jù)算法工程師。在企業(yè)中負責大數(shù)據(jù)產品數(shù)據(jù)挖掘算法與模型部分的設計，將業(yè)務場景與模型算法進行融合等；深入研究數(shù)據(jù)挖掘模型，參與數(shù)據(jù)挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發(fā)團隊模型算法構建，整合等；制定數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)安全等架構規(guī)范并落地實施。需要具備的知識有：扎實的數(shù)據(jù)挖掘基礎知識，精通機器學習、數(shù)學統(tǒng)計常用算法；熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如hadoop、mapreduce、yarn、storm、spark等；熟悉linux操作系統(tǒng)和shell編程，至少熟悉scala/java/python/c++/r等語言中的一種編程；熟悉大規(guī)模并行計算的基本原理并具有實現(xiàn)并行計算算法的基本能力。5. 數(shù)據(jù)產品經理。數(shù)據(jù)平臺建設及維護，客戶端數(shù)據(jù)的分析，進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計協(xié)助，數(shù)據(jù)化運營整理、提煉已有的數(shù)據(jù)報告，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數(shù)據(jù)產品的設計及開發(fā)實施，并保證業(yè)務目標的實現(xiàn)；進行數(shù)據(jù)產品開發(fā)。需要具備的技能有：有數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有扎實的分析理論基礎，精通1種以上統(tǒng)計分析工具軟件，如spss、sas，熟練使用excel、sql等工具； 熟悉sql/hql語句，工作經歷有sql server/my sql等的優(yōu)先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟件,熟練使用spss、sas等統(tǒng)計分析軟件其中之一 ；熟悉hadoop集群架構、有bi實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發(fā)流程 。