大數據可以干什么，大數據可以做什么工作

       大數據工程師負責創建和維護分析基礎結構，這個結構可以支持數據世界中幾乎所有其他功能。這就要求數據工程師掌握通用的腳本語言和工具，使用并改進數據分析系統，不斷提高數據的數量和質量。下面小編為大家介紹介紹大數據可以干什么，大數據可以做什么工作。

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大數據可以做什么工作

一、數據分析師

　　數據分析師應該是當下大家聽到過最多的大數據崗位，這個工作指的是不同行業中，從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析數據，實現數據的商業意義。

　　因此，作為一名數據分析師，你需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析工具以及數據分析的營銷思維。根據各大招聘平臺的統計，數據分析師的月薪一般在10K多點。

二、數據架構師

　　數據架構師是負責平臺的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作，根據業務功能、業務模型，進行數據庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平臺數據提取、數據挖掘及數據分析。

　　從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，賂大容事物及交易類互聯網平臺的數據庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如ETL、報表開發,熟悉Hadoop,Hive等 系統并有過實戰經驗。這個工作在大數據行業內，也算是高薪的崗位，大部分從業者都能拿到30K-50K的月薪。

三、數據挖掘工程師

　　這個工作一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處于不敗之地。

　　做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，尤其是要具備深厚的統計學基礎，需要熟悉R、SAS、 SPSS等統計分析軟件。數據下機器學習和算法實施相關經驗，熟悉hadoop, hive, map-reduce等。總的來講，這也是一份比較高薪的工作，月收入在20K~30K。

四、數據算法工程師

　　在企業中負責大數據產品數據挖掘算法與模型部分的設計，制定數據建模、數據處理和數據安全等架構規范并落地實施。數據算法工程師需要具備的知識有扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統計常用算法，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操作系統和Shell編程，至少熟練掌握一門編程語言。數據算法工程師也是屬于高薪工作，月收入在20K~15K之間。

       現在大數據產業有多火熱就不必多說了，我們生活、工作的方方面面都與大數據技術息息相關。隨著大數據在各行各業的廣泛應用，使得大數據人才缺口進一步擴大。所以想學大數據的朋友們可要抓緊啦，以上就是大數據可以干什么，大數據可以做什么工作的全部內容了，希望能幫到大家。