云计算对口工作有哪些(云计算可以从事哪些工作)

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一、云计算工作方向云计算工作岗位有哪些?

[简介]随着互联网的快速发展，大数据、人工智能和云计算可以说已经渗透到我们生活的各行各业，发挥着无可比拟的作用，而这几类科技都是高科技。人才往往是大公司竞争的对象，云计算工程师尤其脱颖而出。那么云计算的工作方向是什么？

在云计算领域工作的IT专业人员通常负责公司云计划的各个方面，其中通常涉及概念化、对资源、云服务和应用程序的规划、设计、实施、优化、管理、故障排除和持续支持。根据云计算职业排名，我们可以看到前10名分别是云架构师、云软件工程师、云工程师、云服务开发人员、云系统管理员、云计算顾问、云系统工程师、云网络工程师。云计算销售、云产品管理。云计算架构师需要对企业的业务需求有准确的了解，对企业现有的应用和数据有系统的了解。在建立正确的认识的基础上，他们需要找到合适的公有云或私有云术来满足业务的需求。企业。其他职位有类似的业务需求，但熟练程度要求不同。

物联网、5G、大数据、人工智能、云计算等未来发展趋势势不可挡，其中最重要的领域云计算更加发达。从阿里巴巴、阿里云2019年利润400亿元可以看出，云计算行业已经开始进入盈利阶段，企业对计算云的需求将会越来越大。你选择了正确的方向。下面就和我们一起了解一下云计算吧~

以上就是小编今天为大家整理的《云计算求职定向》的相关内容
什么是云计算？”希望对大家有用。总的来说，云计算市场前景广阔，工作机会多，薪资福利好，所以吸引了很多人转行。毕业后可以担任以下职位：运维工程师、云计算工程师、Web渗透测试工程师可以说前景很好​那就赶紧研究吧！

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二、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。云计算和大数据长期以来密不可分。掌握云计算和大数据也意味着掌握大数据常用的实时和离线开发框架。您有设计和开发架构的能力，并且您可能有资格成为hadoop。开发工程师或spark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、标准hadoop集群环境、zoo集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、jmap命令使用、jstack命令使用、VisualVM工具使用、算法JVM垃圾收集器、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，人们将能够完成中小型企业常用的自动化脚本。
第二阶段：
搭建Hadoop2.0环境（搭建hadoop根集群、搭建CDH实例集群）、hdfs（hdfs入门、深入hdfs）、mapreduce（map入门、map深度学习、进阶map））、光纤、hive（hive安装、基本hive操作、高级hive使用、hive调优）、系统工具后端（landmark、azkaban规划、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。经过这一阶段的学习，基本上每个人都有资格做线下相关的工作，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。
第三阶段：
kafka消息队列、storm编程（storm编程、strom实时看板案例、高级storm应用）。完成第三阶段研究后，人员将有资格从事Storm实时计算工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流计算工程师等岗位。
阶段4：
项目开发（strom日志警报、strom路由器项目开发）。了解strom项目的发展后，将胜任流计算开发人员、流计算工程师、大数据开发工程师等相关岗位。
第五阶段：
Scala编程（Scala基本语法、Scala面向对象编程、Scala模式匹配、ScalaActor介绍、Actor实践、Scala高阶函数、隐式转换和隐式转换）参数、Akka编程实践）、Spark（Spark概述、Spark集群设置、SparkHA高可用实现、Spark程序、RDD概述、RDD创建、常见RDD算子操作、RDD依赖关系、RDD缓存机制、创建DAG、spark检查点、SparkSQL概述、DataFrame与RDD的介绍与比较、DataFrame的操作概述、DataSet介绍、以编程方式执行SparkSQL查询、SparkonYarn介绍、sparkStreaming概述、SparkStreaming原理、DStream相关操作、Dstream操作实践、sparkStreaming实践中集成flumekafka集成实战）、Hbase（hbase介绍、hbase实现、hbase基本操作、hbase过滤器、hbase原理、hbase进阶）。完成第五阶段的学习后，将胜任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（用户角色概述、用户角色建模、用户角色环境、用户角色开发、团队与hbase集成、hbase与phoenix集成、项目可视化）。完成一个真正的大数据Spark项目后，可以掌握Spark相关的工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、开发人员。
第7阶段：
Flink（Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的研究后，将有资格承担Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、数据实时开发工程师大料等岗位。
阶段8：
机器学习入门（机器学习概念、机器学习数学基础）、机器学习语言基础知识（Python语言、练习Python数据分析库、练习预测用户的垂直标签），集成学习算法，构建人才流失模型，数据挖掘项目，推荐系统并估计实际CTR点击率。完成期末学习后，您将能够掌握机器学习、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、机器工程师学习，填补该领域人才快速发展造成的空白人工智能的。