Red de conocimiento informático - Aprendizaje de código fuente - ¿Cuáles son las direcciones laborales para los estudiantes de ciencia de datos y tecnología de big data?

¿Cuáles son las direcciones laborales para los estudiantes de ciencia de datos y tecnología de big data?

Los graduados con especialización en ciencia de datos y tecnología de big data pueden participar en la gobernanza, la investigación, el desarrollo de aplicaciones, etc. de big data en agencias gubernamentales, empresas, etc. Al mismo tiempo, puede obtener títulos de posgrado en ingeniería de software, ciencias y tecnología informática, estadística aplicada, etc. o ir al extranjero para realizar más estudios. Hay muchas oportunidades de empleo y buena remuneración. Información ampliada

Direcciones de empleo específicas para estudiantes de ciencia de datos y tecnología de big data

1. Arquitecto de sistemas de big data

Plataforma de big data Construcción, diseño de sistemas, infraestructura.

2. Analista de sistemas de big data

Afrontando la situación actual de la industria, utilizando tecnología de big data para llevar a cabo la gestión, análisis y aplicación del ciclo de vida de la seguridad de los datos.

3. Ingeniero de desarrollo de Hadoop.

Resolver el problema del almacenamiento de big data.

4. Analistas de datos

Profesionales de diferentes industrias que se especializan en recopilar, organizar y analizar datos de la industria, y realizar investigaciones, evaluaciones y especulaciones de la industria basadas en datos. Utilice herramientas para extraer, analizar y visualizar datos en el trabajo para darse cuenta de la importancia empresarial de los datos.

Como analista de datos, debe dominar al menos un software de análisis de datos como SPSS, STATISTIC, Eviews, SAS, Big Data Magic Mirror, etc., poder utilizar al menos Acess y otro desarrollo de bases de datos, y al menos dominar matalab, etc. El software de matemáticas puede utilizar las matemáticas para "construir" nuevos modelos y dominar al menos un lenguaje de programación. En definitiva, un buen analista de datos no debe quedarse atrás en negocios, gestión, análisis, herramientas y diseño.