学大数据可以从事什么职业

1、数据分析师。数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，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。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

2、 数据架构师。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉Hadoop，Hive等系统并有过实战经验。

3 数据挖掘工程师

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集整理分析和建模工作。具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-reduce等。

4 数据算法工程师

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux *** 作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。

5、数据产品经理。

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。

需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练 *** 作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。

6、Hadoop运维工程师

你需要具备的技术知识：平台大数据环境的部署维护和技术支持， 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析，应用安全、数据的日常备份和应急恢复。

7、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

Hadoop开发工程师需要具备的技术：基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务，应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则，对hadoop、hive、hbase、Map/Reduce相关产品进行预研、开发，Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析， Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率。

8、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向，主要从事互联网行业相关工作。

大数据课程难度大，同时有大专本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

工作岗位列举几个热门：

初级大数据离线处理，薪资10000-13000；

Spark开发工程师，薪资14000-16000；

Python爬虫工程师，薪资16000-20000；

大数据开发工程师，薪资20000+。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

零基础学sql大约需要3-5个月的时间。

SQL全称是 Structured Query Language，翻译后就是结构化查询语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。那么什么是数据库呢？简而言之就是存储数据的仓库，Excel为什么不算数据库呢，因其能够存储的数据量真的太小了，Excel2016最多存储104万条数据。现在大数据时代数据动辄百万、千万，所以需要数据库来帮忙。SQL的能力分为入门，实战两个阶段，具体看面试的岗位要求的水平。一般SQL分为增，删，改，查四大能力。很多人都以为按这个顺序应该先写增，删，改，但其实往往工作中真正用到的是查。SQL很通用，随便找一本教程都会讲这东西，网上也很多，根本不用挑选。学习的重点要放在理解结构化数据的概念和运算，而不是SQL的语法。理解那些基础知识后，语法本身就不是个事。

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《MySQL技术内幕》（姜承尧）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：MySQL技术内幕

作者：姜承尧

豆瓣评分：81

出版社：机械工业出版社

出版年份：2010-11-19

页数：391

内容简介：

本书是国内目前唯一的一本关于innodb的著作，由资深mysql专家亲自执笔，中外数据库专家联袂推荐，权威性毋庸置疑。

内容深入，从源代码的角度深度解析了innodb的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量最佳实践，能帮助你系统而深入地掌握innodb，更重要的是，它能为你设计和管理高性能、高可用的数据库系统提供绝佳的指导。注重实战，全书辅有大量的案例，可 *** 作性极强。

全书首先全景式地介绍了mysql独有的插件式存储引擎，分析了mysql的各种存储引擎的优势和应用环境；接着以innodb的内部实现为切入点，逐一详细讲解了innodb存储引擎内部的各个功能模块，包括innodb存储引擎的体系结构、内存中的数据结构、基于innodb存储引擎的表和页的物理存储、索引与算法、文件、锁、事务、备份，以及innodb的性能调优等重要的知识；最后深入解析了innodb存储引擎的源代码结构，对大家阅读和理解 innodb的源代码有重要的指导意义。

本书适合所有希望构建和管理高性能、高可用性的mysql数据库系统的开发者和dba阅读。

作者简介：

姜承尧，资深MySQL数据库专家，不仅擅长于数据库的管理和维护，还擅长于数据库的开发。一直致力于MySQL数据库底层实现原理的研究和探索，对高性能数据库和数据仓库也有深刻而独到的见解。曾为MySQL编写了许多开源工具和性能扩展补丁，如广受好评的InnoDB引擎二级缓存项目。现任久游网数据库工程部经理，曾领导并参与了多个大型核心数据库的设计、实施、管理和维护，实战经验非常丰富。活跃于开源数据库和开源软件领域，是著名开源社区ChinaUnix MySQL版块的版主，热衷于与网友分享自己的心得和体会，深受社区欢迎。

Java培训一般会教下面四种内容：1、掌握Java语言的使用：语言语法、程序逻辑，OOP（面向对象）思想，封装、继承、多态，集合框架、泛型、File I\O技术，多线程技术、socket网络编程，XML技术。编程有关的 *** 作系统基本使用，HTML5规范、HTML5文档结构、HTML5元素、Web语义化；CSS3规范、CSS3选择器、层叠与继承、盒模型与视觉格式化模型、现代CSS布局、CSS3基本属性千锋教育就有线上免费Java线上公开课。 2、掌握Java Web开发技术：Java开发中使用到的Web前端技术，HTML5+CSS3，JavaScript *** 作BOM和DOM，JQuery的选择器、事件处理、动画效果，MySQL数据库技术，JDBC技术、JSP、Servlet、EL和JSTL、过滤器和监听器、AJax异步请求等，Linux技术、SVN、Linux环境下项目发布部署等。3、掌握使用流行框架SSM\SSH技术实现企业级项目开发：重点学习MyBatis、Spring、Spring MVC框架的应用，Git、Java设计模式等，重点学习Struts2 、Spring、Hibernate框架的应用，Maven、Oracle数据库应用技术，了解大数据生态体系，Hadoop基础入门。4、JavaWeb框架：Spring体系结构、Spring IOC、AOP、FactoryBean与BeanFactory、声明性事务处理、Spring 5新特性。Maven与Gradle的使用。Spring Boot自动配置、Spring Boot CLI与Initializr、Spring Boot Starter、Actuator。SpringMVC工作原理和工作流程；拦截器、数据绑定转换和格式化、全局异常处理、转发与重定向、AJAX请求处理如果想了解更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。

首先，你需要选择一门自己感兴趣的编程语言。现在常见的编程语言有：

C / C++：属于大多数情况下能接触到的相对基础的编程语言了，优势是基本掌握以后面对其他语言均可以“无压力”；坏处是学习起来非常的困难，需要系统性的了解非常多知识点，且耗时一般较长。如果你有更多的时间和精力，同时希望能够长期更好的发展成架构师，那么这可能就是你比较合适的语言选择了。

Java：应用广泛，几乎大多数开发场景都有java或者java变体的身影。学习java你可以了解到面向对象思想，了解虚拟机等的概念，面对常见的开发也能够有应对方案。同时这个语言对比C/C++能简单不少，在很多情况下是面向新手比较合适的选择了。

Go：最近一段时间流行起来的语言，在面对高并发等场景下有天然的优势。Go语言有自己独到的特性，同时也可以支持一些C语言的能力，而且也越来越在国内的互联网公司作为首选开发语言之一。

PHP / Python / JavaScript / net / Swift / ：这些语言大多有自己的特定应用场景，比如Python在大数据和人工智能领域比较常见，JavaScript是前端开发的必备语言等。如果你希望的工作有比较强烈的语言要求，那么选择上面的语言准没错。

其次，掌握数据结构及算法，同时能够通过程序语言实现。

比如常见的数据结构，像是数组、链表、堆、栈、队列、树、图等，尽量都有机会了解数据结构的实现原理（包括自己用代码能够简单编写），知道数据结构的优缺点，以及在什么场景下使用。算法原理上如时间空间复杂度，一些数学概念；同时一些经典的排序、与数据结构结合的实现，也应当有了解。

这些推荐你去找专业的书籍，系统性的选择；尽量减少如面试宝典等取巧的方式，深入掌握不仅仅是找工作，在后续的工作中也能更好的帮到你。

再次，了解计算机基础。

常见的计算机基础包括计算机组成原理（简称机组）、 *** 作系统、网络、编译原理等。这里需要投入比较多的精力，如果确实时间上比较紧张，可以有侧重的选择。

比如你希望从事偏底层的开发工作，那么更侧重在机组和 *** 作系统上；如果侧重在上层开发，那么可以侧重在网络上，以此类推。当然，更好的掌握以上知识能够在很多不经意的时间给到你帮助，如果有空，也建议多深入的理解。

最后，知道一些计算机知识的应用。

这里就比较多了，比如数据库、一些基本的项目设计、项目实战等等，根据你希望的工作有针对性的去了解，或许有不小的帮助。

按照上面这几个步骤进行下去，可能确实需要投入一定的时间和精力，但是一旦你选择希望成为一名程序员，就一定要坚持下去，才能取得更好的结果。

1、 自己在windows和linux上安装了mysql，自学linux的基础知识，学习mysql的最基础的知识，即怎么写sql，存储过程，表的设计等，从0到熟悉大概花了3个月 ，推荐《mysql入门很简单》。

2、系统地较为深入地学习mysql的sql优化，备份和恢复，参数优化，架构优化，硬件层面的优化，高可用方案，复制技术等等，这段时间你不一定能实际接触到这些，就像我当初那样，肯定没什么公司招一个小白。

我选择自己看书，推荐《高性能mysql》，里面所有的章节都需要看一遍，以现在的水平肯定看不懂，但需要知道大概怎么回事，为后续的找mysql初级dba的工作打一个铺垫，这个过程大概也需要3个月。

3、 纸上得来终觉浅，完成以上两步，我开始准备找一份mysql相关的工作，而不是天天用着excel表格做着select from table_sb这样的工作。

当然我这么猥琐的人肯定不会裸辞，该画的电路板也一样画，业余时间开始投初级mysql dba的工作，并且不间断地学习，网上各种找mysql面试的相关题目（实际上我当时完全没有任何实战经验），陆续收到一些面试，凭借之前自学的mysql知识，开始胡乱吹牛逼，先混进去再说。

你不做mysql实际相关的工作，永远也不知道自己之前认知的db知识有多幼稚。

友情提示一点，一般公司都没有专职dba的，所以面试的时候一定要自信，其实你学了这么多，虽然毫无实战经验，理论知识很大概率比面试你的人牛逼，所以各种吹，我就这样真正进入初级dba的圈子（由于这时对linux还处于cd ls的水平，所以之前也根本没做过运维），这个边工作边找工作的过程又持续了2个月。

4、真正进入互联网，接触生产环境后，这是我进步最大的时候。

第一步需要将之前所学真正地应用起来，并且应用的过程中，再回头看之前的书籍，这时候需要真正去理解，而不是似是而非，一知半解。

这时再推荐《高性能mysql 第三版》，全本再看一遍，这时需要全部看懂，另外还有《mysql技术内幕：innodb存储引擎》等等。

总之这段时间就需要开始关注mysql一些细节了，比如db故障处理，高可用，负载均衡等等的具体实现了。

另外，linux的知识同步也要深入去学习，至少会写shell脚本，常见的linux知识等，我在这花了1年多；

5、 dba的工作一般是非常轻闲的，毕竟不是大公司，技术能力有限，该学的也学得差不多了，接触不到海量数据，高并发等比较锻炼人的场合，于是我又准备跳了。

于是来了公有云，现在每天运维万多个db实例，平均每天处理5+个紧急db故障，几乎mysql会遇到的问题，感觉都遇到了，能感觉到技术实力和经验也在每天都在积累，在进步。

但是感觉还是欠缺了很多，下一步就看你选择了，是再去研究源代码，底层原理的东西多点，还是数据库运维和应用多一点，就比如业界姜承尧，何登成与叶金荣的区别。

由于我的历史原因，对c++等几乎不懂，平时也用不到，所以看代码等事实际太累，于是我再去学mongodb，接了公司mongodb运维的活，算是在广度上的一个扩展，万一哪天mysql不行了呢

6、 总之，对于db小白来说，最重要的一点就是，学习的过程不能断。

PS 上面的方法比较野路子，适合没什么基础的童鞋，如果本来就是DBA，比如从oracle转到mysql，那么建议直接看mysql官方文档，而官方文档是db达到一定水平后必看，出问题时必查的权威文档。

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