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课程介绍

大数据就业有哪些岗位

大数据就业方向

当前信息化对人类经济活动产生深刻影响,正渗透到生产生活方方面面,数据已经成为新的生产要素,大数据行业已成为人们按需使用信息处理、信息存储、信息交互资源的重要模式,也是进行大数据处理和深度挖掘的重要平台,大数据工程技术人员在我国现阶段及未来发挥的作用将日益凸显。

那么大数据就业有哪些岗位呢?

1、大数据开发工程师

使用编程语言开发大数据相关软件和应用系统

主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设;

岗位要求Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、Hbase等.

2、大数据运维工程师

主要负责数据平台的集群管理,机器优化,集群监控等;对现有集群的优化和性能调优,满足不断增长的业务需求等。

岗位要求:熟悉主流开源数据组件,包括但不限于HADOOP、Hive、HBase. ZK、Spark、Flink、 Flume、ElasticSearch and etc;深入理解Hadoop各组件的原理和实现;熟悉分布式原理、分布式系统设计等。


教学模式不断升级 培养优秀人才

  • 大厂名企,认证直通


    与百度、华为共建合作

    联合百度深度学习项目

    基于真实行业场景开发


  • 教研优质,内容前沿


    北美博士团队主导研发

    科研成果转化教学案例

    教学内容走在技术前沿


  • 课程实用,紧扣需求


    课程行业需求为导向

    产业级实际项目教学

    无缝衔接企业级项目


  • 全栈覆盖,能力打通


    前四阶段打好开发基础

    深入学习人工智能开发

    发展稳职位晋升无极限


3、大数据架构师

主要负责大数据基础框架的整体架构设计,结合公司实际业务情况进行技术选型;负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。

岗位要求:熟悉常用的数据结构和算法;具备丰富的开发经验,了解主流的大数据技术框架组件,包括但不限于Hadoop. Spark、Storm. Flink等。

4、大数据分析师

大数据分析方向的岗位,则主要以数据分析挖掘为主,通常需要负责常规业务数据分析需求开发,用户画像构建,推荐算法实现等。

岗位要求:熟悉数据仓库理论、数据挖掘理论基础,熟悉常用机器学习算法(如逻辑回归、神经网络、决策树、贝叶斯等);对Hadoop和Spark生态当中的主流技术组件,有相应程度的了解。


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达内目前已在全国成立了373家学习中心,拥有员工超过11000人,累计培训量已学员已达100万人次。达内集团凭借过硬的教学质量、成熟的就业服务团队,为学员提供强大的职业竞争力,在用人企业中树立了良好的口碑。

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