這個時代是大數據時代，也是大數據人才匱乏的時代。由于國內相對較大的人才缺口，大數據已迅速成為行業和市場的熱點。越來越多的公司對人才招聘或再培訓提出了嚴格的要求，這也促使大數據人才的薪水在同一職位上最高。是的，掌握大數據技術并提高工資約40%非常普遍。因此越來越多的人開始學習大數據。但是很多人卻對學習大數據技術可以從事哪些工作并不清楚，下文有詳解。

　　學習大數據技術可以從事哪些工作？

重視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品制造、零售電商、醫療制造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類，熱門崗位有：

1.大數據系統架構師

大數據平臺搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網絡架構、編程范式、文件系統、分布并行處理等。

　　2.大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

技能：人工智能、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

　　3.hadoop開發工程師

解決大數據存儲問題。

　　4.數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、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、呈現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數據庫開發，至少掌握一門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

　　5.數據挖掘工程師

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，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。

　　6.大數據可視化工程師

隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里云推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕后的英雄。

大數據可視化工程師崗位職責：

1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。

2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。

3、 依據方案和技術選型制作可視化樣例。

4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。

5、 配合前端開發人員將樣例組件化。

上述就是關于學習大數據技術可以從事哪些工作的全部內容介紹，想了解更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業。