云计算与大数据从事什么职业

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一、大数据云计算适合什么人群学习呢？学习云计算可以从事的职业
云系统管理员：
1配置和维护系统，包括云核心平台，解决出现的问题并规划未来云计算能力的需求。
云计算工程师：负责制定云计算和数据中心项目交付的方案和技术方案，负责云基础设施的规划、设计和实施、云计算中的数据迁移、云容灾和备份、云计算可靠性和安全性等工作。保安等工作。
云计算就业前景面对快速发展的广阔市场，云计算人才供大于求。
2在一些小公司，售前工程师达到一定程度后，还兼任销售岗位，相当于一个负责人。云计算售前工程师与云计算销售的区别在于，售前工程师更注重“出想法”，根据客户需求提供设计方案和解决方案，他们为销售客户提供一定的服务。
3开发工程师是编写代码的程序员。主要原因还是看个人的技术积累。

薪资（北京）：大部分在15-25k之间，根据个人经验和技术实力可以达到20-40k。
该方向的从业者一般被称为：高级大数据工程师、大数据分析师、大数据矿工、大数据分析专家、大数据算法师等。
这个方向的职位主要任务一方面是对接业务，在海量的用户数据中看看业务端上报的相关目标和需求是什么。收到系统中。分析规则并找出两者可以结合的地方。

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二、大数据就业岗位有哪些毕业能干什么大数据岗位涵盖了数据处理的各个方面，从数据采集到分析，再到数据安全和应用，这些岗位对技术能力的需求程度不同。
从具体岗位来看，大数据岗位可分为开发工程师、数据分析师（算法岗位）和数据运维工程师。开发工程师主要负责业务功能的实现和数据生产，其中包括传统软件开发向大数据的转变。对于大数据开发岗位来说，云计算的知识，尤其是PaaS层的知识是必不可少的。
数据分析师这个职位对具有学术背景的从业者的需求很高，因为这个职位不仅需要分析能力，还需要对特定行业有深入的了解。尽管算法职位竞争激烈，但由于其附加值高，许多高学历人才仍然更喜欢这类职位。
大数据运维工程师的需求量也很高，工作范围广泛，包括数据采集、管理、存储、安全以及大数据平台建设等。该职位还需要强大的网络和服务器知识。
大数据领域的职位方向包括：
1大数据开发工程师：此类工程师是市场上的热门人才，需要掌握Hadoop、Spark、Storm开发、Hive数据库、Linux系统等。解决存储和分布式计算框架挑战的技术。
2.大数据分析师：负责收集、整理和分析行业数据，并根据数据进行行业研究和预测。他们必须熟练使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及Acess等数据库开发工具，还必须掌握Matalab、Mathematics等数学软件和至少一种编程语言。
3.数据挖掘工程师：必须具备线性代数、高等代数、凸优化、概率论等数学知识，熟悉Python、Java、C或C++等编程语言。数据挖掘工程师经常使用MapReduce来编写程序，使用Hadoop或Hive来处理数据也经常与Spark结合使用。4.大数据可视化工程师：随着大数据在日常工作中的应用，数据可视化工程师改变了人们阅读和理解信息的方式。他们利用可视化技术将复杂的数据直观地展示出来，比如百度的迁移、谷歌的流感趋势和阿里云的经济可视化产品。