hadoop职业规划(hadoop就业前景)

1. hadoop就业前景

毕业生可以在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校以及各行各业从事大数据分析挖掘、处理、服务应用研究的工作，应用领域非常的广泛。

数据科学与大数据技术专业具体就业方向

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

3.hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

2. hadoop就业前景怎么样

大数据的就业前景目前来看是不错的，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大，大数据领域从业人员薪资水平将持续增长，人才供不应求。

大数据专业就业方向及前景

大数据就业方向

1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。所涉及的职业岗位为：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、大数据算法师等；

3、大数据运维和云计算方向。对应岗位：大数据运维工程师；

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8k以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

大数据就业前景

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。

从近几年招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。

另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。

3. Hadoop就业前景和发展前景

1、大数据工程师

大数据工程师的话其实包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘，平均工资也在11643元。

2、Hadoop开发工程师

职位描述：参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。

3、大数据研发工程师

职位描述：

构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。

4、大数据架构师

大数据架构师的招聘岗位有1446个，从招聘的薪资来看，大数据架构师基本薪资都是15K~60K，大数据架构师的薪资可以说是相当可观的，在大数据行业里，大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的，所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。

5、大数据分析师

工作职责:根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，目前大部分从业者也正处在职业发展的早期，所以目前也并没有具体的数据可以进行参考。

大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，人才培养时间长，目前国内的高校大数据专业刚起步不久，市场上的大数据培训以技术入门为主，想成长为优秀的大数据工程师，这个周期是很长的。

从大数据开发工程师的技术体系来看，大数据开发工程师需要更为全面的知识结构，不仅需要具备一定的数学和统计学基础，同时还要掌握云计算、物联网相关知识，所以大数据工程师的成长周期也明显延长，而更长的成长期也就意味着更长的职业周期。

4. hadoop就业前景分析

1）高可靠性：因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。

2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。

3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。

4）高容错性：自动保存多份副本数据，并且能够自动将失败的任务重新分配。

5）成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。

5. hadoop好学么

深圳大数据培训班哪个适合零基础学习？

深圳大数据培训班哪个适合零基础学习？到专业靠谱的千锋教育学习就对了。

零基础想要在企业中学习大数据，如果在以前你可能想都不用想，因为没有一个企业会带一个零基础技术人员，先不说成本有多大，就是投入的精力也是达不到回报的。但现在有了千锋大数据培训机构就不一样了，让你零基础也可以进入大数据行业，拥有专业的大数据技术，找到一份满意的工作。

零基础从哪儿开始学首先要根据你的基本情况而定，如果你就一小白，没有任何开发基础，也没有学过任何开发语言，那就必须先从基础java开始学起(大数据支持很多开发语言，但企业用得很多的还是JAVA)，接下来学习数据结构、关系型数据库、linux系统操作，夯实基础之后，再进入大数据的学习，例如：hadoop生态系统、Storm生态系统、spark实时开发的学习，学习体系如下：

阶段一、 Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

阶段二、 HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

阶段三、 JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

阶段四、 Linux&Hadoopt体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

阶段五、 实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

阶段六、 Spark生态体系

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www.sina.com.cn)

阶段七、 Storm实时开发

storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战

阶段八、 大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习

2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了前三个阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养;中间三个阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来。当然了，薪资肯定是根据自己的能力来确定的。

其实重要的是除了熟练掌握这些知识以外，还要找些相应的项目去做，不管项目大小，做过与否相差很多的!掌握扎实后可直接面对企业就业，一般薪资待遇都不会很低!

千锋深圳大数据培训班的学员之所以能够笑傲江湖，原因在于大数据培训课程科学安排课程比例，结合名企需求，只教授主流及热门的大数据技术。与亚马逊达成战略合作，国际化标准上线学员项目，让每一名大数据程序员都必须有个面试官无法拒绝的项目，从而在根本上提高就业率和学员的薪资待遇。

6. hadoop工作好找吗

大数据专业是从数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘等方面系统，帮助企业掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案的专业，就业方向数据开发与管理、企业管理、城市环境治理等方面。可以去上海市大数据股份有限公司、辉略（上海）大数据科技有限公司、成都市大数据股份有限公司、青岛星链数据技术有限公司、阿里云计算有限公司、华为云计算技术有限公司等。