大数据管理与应用就业方向及前景

发布网友 发布时间：2022-04-20 18:11

我来回答

共6个回答

懂视网 时间：2022-04-14 10:01

Download PDF: [SHOUG.LOUISLIU]Exadata在电商的实践 原文地址：[SHOUG] 1号店Exadata应用, 感谢原作者分享。

Download PDF: [SHOUG.LOUISLIU]Exadata在电商的实践

原文地址：[SHOUG] 1号店Exadata应用, 感谢原作者分享。

热心网友 时间：2022-04-14 07:09

• 专业简介

大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。

• 培养目标

该专业培养知识、能力、素质全面发展，系统掌握经济管理基础理论、大数据分析方法和管理技能，具有创新意识、实践能力和国际视野的经济管理创新人才。

• 知识能力

1.掌握经济管理基础理论和现代信息管理理论；

2.掌握常用的大数据分析方法以及相关前沿理论知识；

3.熟练使用量化分析工具和商业应用软件；

4.具有良好的大数据管理能力和商业伦理道德观；

5.具备批判性思维和可持续学习能力。

考研方向
大数据技术与应用软件工程、大数据分析与应用方向工程硕士FAQ

主要课程
微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。

就业方向和就业前景
该专业毕业生可继续深造，到国内外的著名高校，研究所等继续从事商业分析，数据科学等相关的研究生学习，也可以到企事业单位的，数据分析部门，商业智能部门等从事数据分析师，商业智能分析师，数据科学家，首席数据官等职位。

热心网友 时间：2022-04-14 08:27

热心网友 时间：2022-04-14 10:02

提问西北师范大学的大数据管理与应用专业今年就业率怎样？

在甘肃省内，这个专业可具体在哪些具体单位通过什么途径就业？

回答由于是西北师范大学2020年新设专业，就业率一般

学校每年都会举行招聘会，具体单位可以在招聘会上了解哟

提问在西北师大，这个专业可以转为教育类专业吗？

回答可以转专业的

提问要转为像数学教育需要怎样做？

回答有两次转专业机会。第一次就是刚开学的时候就会发通知，军训期间申请。如果成功的话，十月就可以转过去。第二次转专业机会是在大一升大二的时候

第一次转专业主要是看高考成绩，有一些专业有单科要求，这个每年有变数，比如英语（2019年是110分，2020年要求语文100和英语120）、数学、汉语国际教育等等。

第二次转专业，具体要求我也不是很清楚。转的要求就是绩点必须2.5以上，否则没有资格提交申请书，每个学院基本都会安排考试，笔试或者面试，能不能转就看这些笔试或者面试的成绩。

每年可能会不同，具体情况可以在学校详细咨询

提问在未来的四五年中，大数据管理与应用相比教育类专业哪个就业更好

回答大数据管理与应用更好些（个人观点）

现在网络技术人才挺缺乏的

提问这个专业女生行吗？

回答可以啊

女生挺稀缺的

热心网友 时间：2022-04-14 11:53

大数据主要的三大就业方向：

大数据系统研发类人才；

大数据应用开发类人才；

大数据分析类人才。

大数据十大就业职位：


一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化（前端展现）工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测（数据挖掘）分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

热心网友 时间：2022-04-14 14:01