云计算与大数据的就业前景分析

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一、大数据和云计算有什么关联？那个方向最有前景？云计算是一种用于添加、使用和交付相关的基于互联网的服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来绘制电信网络图，但后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指一种IT基础设施的交付和使用模式。广义上讲，云计算是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取必要的资源。这是指通过网络获取所需服务的一种易于扩展的按需方法。此类服务可能包括IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行分配。
大数据，即大规模数据，是指使用当前主流软件工具无法在合理时间内捕获、管理、处理并组织成有用信息的大量数据。公司业务决策中更积极主动的目标。大数据的4V特征：数量、速度、多样性和准确性。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系是一个问题的两个方面。大数据无法由单台计算机处理，因此必须采用分布式计算架构。其特点在于大量数据的挖掘，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储、云计算虚拟化技术。
大数据管理、Hadoop等分布式文件系统、并发Mapreduce数据切分和访问执行、SQL支持、以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持、利用云计算构建的下一代大数据。数据技术数据仓库已经成为一个热门话题。从系统需求角度来看，大数据架构给系统带来了新的挑战：
1.高级集成。标准机箱可以最大程度地完成给定的任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络的均衡设计以及数据仓库访问的优化设计，性能优于同类传统平台几个数量级。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，其能耗最低。
4.提高系统稳定性和可靠性。消除不同的单点故障并标准化组件或设备的质量和标准。
5.管理维护成本低。数据收集的所有日常管理都是集成的。
6.有计划且可预测的系统扩展和升级路线图。

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二、云计算应用技术就业前景

云计算应用技术就业前景如下。

1.云计算架构师就业方向

1.云计算领域最核心的专业之一是负责设计和构建云计算基础设施，包括云平台、云存储、云网络等。云计算架构师必须掌握虚拟化、容器化、自动化等云计算相关技术。

2.云计算开发工程师云计算开发工程师是负责开发和维护云计算平台的专业人员，是云开发技术和编程方面的专家。熟悉语言。Java、Python、Ruby等计算平台云计算开发工程师必须具备较强的编程能力和良好的团队合作精神。

3.云计算运维工程师云计算运维工程师是负责运维云计算平台的专业人员，是虚拟化、自动化、云计算相关技术的专家。。需要优秀的沟通、协调和解决问题的能力。

4、云安全工程师云安全工程师是负责云计算平台安全的专家，需要掌握云计算安全相关技术，如身份认证、数据加密等。较强的安全意识和风险识别能力。

2.就业前景

1.云计算技术的不断发展和应用也增加了云计算市场的需求。据市场研究机构预测，未来几年全球云计算市场有望保持快速增长。

2.云计算人才缺乏由于云计算技术的特殊性和复杂性，云计算人才相对匮乏。因此，配备云计算技术的人才将成为企业竞争的关键。

3.云计算薪资福利高由于云计算人才相对稀缺，云计算岗位的薪资和福利相对较高。根据市场研究机构的数据，云计算岗位的平均薪资相对较高。

4.云计算技术不断创新，随着云计算技术的不断创新和发展，云计算市场出现越来越多新的应用场景和需求，将会提供更多的能力。面向云计算人才。就业机会和发展空间。

3.云计算应用技术

主要学习计算机软硬件、网络、信息系统等基础知识和技能，并进行云计算实践。系统建设/运维/维护，云基础设施软件开发、测试/评估、安全设置、迁移服务等。示例：利用大数据快速拣货交付的菜鸟云仓建设与应用、大数据规划平台建设、云平台研发等。

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三、大数据的就业前景和就业方向

大数据的就业前景和就业方向如下。

展望：从近两年大数据研究生的就业状况来看，职位空缺还是很多的。大数据领域，特别是大数据开发岗位，目前正在逐步覆盖从大数据平台开发到大数据应用开发的领域。这也是大数据全面落地的必然结果。

从近几年的招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显在增加，不仅需要研发人员还需要应用型人才，本科生的就业机会也在增加.

采用方向：

1．涉及的专业人士包括大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师。

2.数据挖掘、数据分析、机器学习方向。涉及的专业人士包括大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师。

3.大数据运维和云计算方向。适用工种：大数据维护工程师。

大数据：

大数据，即海量数据，是指主流软件无法处理的大量数据。帮助公司在合理的时间内捕获、管理、处理和组织信息以做出更主动的业务决策的工具。

VictorMeyerSchonberger和KennethCukier撰写的《大数据时代》将大数据定义为不使用随机分析（抽样调查）等捷径来分析和处理数据的能力。数据。

大数据的5V特征（IBM建议）：Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity。