大数据专业的就业方向 数据科学与大数据技术学的是什么，就业方向？
大数据容易就业吗，就业岗位有哪些？
现在大数据的话，就业岗位和就业薪资还是不错的，而且现在的市场对大数据也很友好，现在大数据专业的就业前景很不错，一方面企业对大数据人才需求大，另一方面国家也在大力度的支持大数据的发展，有很多工作了几年，想在职提升或者是转行的，有很多都选择了尚学堂的线上课程，百战程序员学习，因为在自己的话，辞职去学，也很冒险，很多基本都是参加的线上学习，而且现在市场线上教育已经成趋势，现在的工作各方面待遇很可观，这里的管理制度还是相对较为严苛的，老师会关注各个学员的学习状态，还有专业的职业素养课和就业指导课，教学及就业质量比较靠谱。也有免费的资料可以学习，也可以先看看免费的资料再做决定。
大数据岗位匮乏，正处风口，我国大数据人才需求达到180万，目前只有不到30万人，人才缺口还将进一步扩大。在IT技术中，有不少技术因为人才的饱和，就业竞争力已经相对较大。而大数据的人才需求正处于供不应求的状态，人才的紧缺决定了大数据职位薪资水平，平均8K起步。而从工作经验来看，69.1%的企业对求职者的要求是经验不限，这对于正在需求工作，特别是应届大学生而言，无疑是千载难逢的机遇，当下是学习大数据黄金时间点。
目前国内大数据工程师工作领域大致可分为四类：①数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工;大数据整体的计算平台开发与应用;?②数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。③数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。④科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。
北理工大数据怎么样？
北理工大数据专业是就业前景不错的一个专业，因为大数据专业是互联网发展的下一个目标是一个热门专业，而且北理工大学获得的毕业证书也是非常受社会认可的，在岗位竞争中也是占有一定优势的，而且所处的位置也是比较优先的，占有丰富的资源，是非常有就业前景的一个专业。
从事大数据工作，工资一般在多少？
根据数据报告显示，大数据开发工程师的年薪约在24万左右，同时据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。因此大数据就业前景是非常良好的。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，可以对应企业的以下这些招聘岗位：1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科对应岗位：大数据运维工程师精通任何方向之一者，均会 “ 前(钱)”途无量。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。
中国民航大学大数据好就业吗？
因为中国民航大学这个专业能够提供的工作岗位有限，主要工作的范围是在各个机场航空公司里面，对这些航空公司产生的数据进行分析和处理，专业能力和业务能力要求要高一点，一般的普通生机会没有什么工作的机会只有被迫的转行。
数据科学与大数据技术学的是什么，就业方向？
数据科学与大数据技术专业都学些什么?
属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?
根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。
目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。
数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?
重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。
数据科学与大数据技术专业报考建议：
1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。
2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。
3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。
4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。
