数据科学与大数据技术专业毕业后的就业方向及前景

数据科学与大数据技术有以下一些就业职位：1、数据分析师（DataAnalyst）；2.数据科学家（DataScientist）；3.数据工程师（DataEngineer）；4.数据架构师（DataArchitect）；5.大数据开发工程师（BigDataEngineer）。

随着大数据时代的到来，数据科学与大数据技术已经成为当今最热门的专业之一。

下面给大家介绍下数据科学与大数据技术就业职位以及职位招聘要求、职位薪酬等，帮助您更好地了解该专业的就业前景。

数据科学与大数据技术有以下一些就业职位：

1、数据分析师（Data Analyst）

数据分析师主要负责收集、处理、分析和解释大数据，为业务决策提供数据支持。

他们需要具备数据分析、统计学、SQL等方面的专业知识，能够熟练使用各种数据处理工具和技术，如Python、R、Tableau等。

数据分析师是当前最受欢迎的职位之一，具有广阔的就业前景和发展空间。

数据分析师职位的招聘要求：熟悉各类基础算法模型的基础原理及应用业务领域；较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力。

至少熟练使用Python或R语言其中的一种；掌握SQL相关数据提取工具，有Tableau、PowerBI、QuickBI等数据可视化工具。

熟练掌握SQL、HIVE以及EXCEL、PPT等，能独立处理数据、数据分析以及数据展示；熟悉数据挖掘、机器学习等技术

数据分析师职位的薪酬：1--2万左右。

2. 数据科学家（Data Scientist）

数据科学家是数据科学与大数据技术领域的核心职业。他们需要具备深厚的数学、统计学和计算机科学知识，能够利用大数据技术和工具解决复杂的业务问题。

数据科学家需要掌握的数据处理技能包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等。他们是推动企业发展的核心力量，通常就职于大型科技公司和创业公司。

职位的招聘要求：参与过数据建模、数据挖掘、数据分析项目，能够将大数据与银行业务场景相结合；具备数字化思维，能够持续跟踪国内外大数据等前沿领先技术。

精通SQL查询；熟悉传统数据库或大数据平台，如Oracle、hive等。

精通主流的BI工具，如BIEE、tableau、fineBI等； 精通一种以上分析与建模工具软件，如python、R、SAS、SPSS；熟练掌握常用的因果分析、度量评估、数据挖掘等数科能力。

熟练使用可视化的工具，如Tableau、PowerBI、PyPlot、Seaborn，能够根据业务理解设计与美化数据仪表盘等

职位的薪酬：2---5万左右。

3. 数据工程师（Data Engineer）

数据工程师是负责设计、开发和维护大数据系统的专业人员。他们需要具备扎实的计算机科学和编程技能，能够处理大规模、高并发、实时数据。

数据工程师的工作涉及到数据存储、数据处理、数据安全等方面。

他们就职于各类企业，如金融业、电子商务平台、电信运营商等，为企业的数字化转型提供关键技术支持。

职位的招聘要求：熟悉常见的关系及非关系数据存与缓存，如Mysql， Sql Server， Hadoop， Redis等。

熟悉相关BI工具产品及阿里云大数据开发工具如MaxCompute，DataWorks, Dataphin等。

熟悉Hadoop生态相关技术并有独立项目开发经验：熟练掌握hdfs、MapReduce、HIVE、Spark、Airflow、HBase等相关技术。

熟练ETL、数仓分层、性能调优，以及图数据库部署及维护，有知识图谱经验优先；熟悉Solr/Elasticsearch， Shell。

职位的薪酬：1--2万左右。

4. 数据架构师（Data Architect）

数据架构师是负责设计企业级数据架构的专业人员。他们需要具备扎实的数据库和系统架构设计技能，能够制定和实施企业级数据战略。

数据架构师的工作涉及到数据模型设计、数据治理、数据安全等方面。他们通常就职于大型企业和IT咨询公司，为企业的数字化转型提供战略性指导。

职位的招聘要求：有报表分析经验，熟练使用cogons建模工具；精通 DB2、Oracle和MySQL，优秀的excel、PPT技能，有R语言python基础。

熟练掌握大数据相关技术，包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等，具备扎实的技术基础，并能够根据业务需求设计和实现大数据架构。

熟练掌握MapReduce编程或Spark编程；熟练掌握持续集成/持续交付(CI/CD)工具和DevOps工具链，例如Jenkins、Docker等，并能够自动化部署和运维大数据平台；等等。

职位的薪酬：1--2.5万左右。

5. 大数据开发工程师（Big Data Engineer）

大数据开发工程师是负责开发、测试和维护大数据处理系统的专业人员。

他们需要具备大规模数据处理、高并发、分布式计算等方面的专业知识，能够熟练使用Hadoop、Spark等大数据处理框架。

大数据开发工程师通常就职于大型科技公司和创业公司，为企业的数字化转型提供技术支持。

职位的招聘要求：熟悉Hadoop生态组件如Zookeeper、Yarn、HDFS等；熟练使用数据引擎Spark、Flink，并有使用调优能力。

熟练使用Hbase、StarRocks、Doris等前沿OLAP组件、并有调优能力。

熟练 Python 语言，熟练使用 MySQL / Postgres 等主流关系型数据库和，有数据库调优经验；熟悉 Linux 运维，能搭建大数据环境，熟悉主流容器化技术（Docker 、 Kubernetes）。

职位的薪酬：1--2.5万左右。

总之，数据科学与大数据技术作为当今最热门的专业之一，具有广泛的就业前景和发展空间。

从数据分析师到数据科学家再到数据工程师，这些职业都是企业和组织所必需的关键岗位。

随着大数据技术的不断发展和应用场景的不断拓展，这些职业的需求将会持续增长。

因此，对于想要进入数据科学与大数据技术领域的读者来说，现在是一个绝佳的机会！