大专云计算毕业能干什么工作

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一、大数据云计算学习完可以从事什么工作？随着云时代的发展，大数据也越来越受到人们的关注。云计算和大数据早已密不可分，掌握云计算和大数据也意味着掌握常用的实时和离线大数据开发框架。你有机会设计和开发架构，可以胜任hadoop开发工程师、spark开发工程师等优秀开发工程师等职位。
以下是各个阶段适合的职位：
第一阶段：
基础知识（linux基础操作、shell编程、hadoop集群环境准备、zookeeper集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、使用jmap命令、使用jstack命令、使用VisualVM工具、JVM垃圾收集算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。完成上述初步学习阶段后，任何人都将能够完成中小型企业常用的自动化脚本。2高级）、yarn、hive（hive安装、hive基本操作、hive高级使用、hive设置）、辅助系统工具（flume、azkabanPlanning、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学完这个阶段，大家基本就可以胜任线下相关工作包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位了。
阶段3：
kafka息队列、storm编程（storm编程、strom实时看板案例、storm高级应用）。完成第三阶段的学习后，大家将有资格从事Storm实时计算相关工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流计算工程师等职位。
第四阶段：
项目开发（当前日志报警、当前路由器项目开发）。了解strom项目的发展后，大家将胜任strom计算开发工作，strom计算工程师、大数据开发工程师等相关职位。5个参数、Akka编程实践）、Spark（Spark概述、Spark集群安装、SparkHA高可用部署、Spark程序、RDD概述、RDD创建、RDD常用算子操作、RDD依赖关系、RDD缓存机制、DAG生成、Spark检查点、SparkSQL概述、DataFrame介绍及与RDD的比较、DataFrame常用操作、DataSet介绍、编程执行SparkSQL查询、SparkonYarn介绍、sparkStreaming概述、SparkStreaming原理、DStream相关操作、Dstream-操作实践、sparkStreaming集成flume实践、sparkStrume实践）、Hbase（hbase介绍、hbase部署、hbase基本操作、hbase过滤器、hbase原理、hbase进阶）。完成第五阶段学习后，所有人都将有资格从事Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等。
第六阶段：
用户画像（用户画像概览、用户画像建模）、用户画像环境、用户画像开发、hive与hbase集成、hbase与phoenix集成、项目可视化）。完成实际的大数据Spark项目后，您可以获得Spark相关工作的资格，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师和数据分析师。
第7步：
Flink（Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的学习后，大家将有资格从事Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等职位。
第8步：
机器学习简介（机器学习概念、机器学习数学基础）、基础机器学习语言（Python语言、Python数据分析库实践、用户画像标签预测实践）、集成学习算法、构建人才流失模型、数据挖掘项目、推荐系统和实际点击率估计。完成最终学位后，您将能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师和机器学习工程师，填补该领域人才快速增长造成的空白人工智能的。

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二、专科云计算好找工作吗拥有云计算方面的大学学位相对容易找到工作。毕业后可以发展为云计算产品销售、云计算运维工程师、云计算项目监理与督导等。拓展信息云计算专业更容易找到工作。毕业后可以往云计算产品销售、云计算运维工程师、云计算项目监理与督导、数据通信工程师、云计算测试工程师、网页设计工程师、软件测试工程师等方向发展。