大数据专业的工作有哪些？

一、大数据专业的工作有哪些？

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。

2、大数据分析师

大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、大数据魔镜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。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

4、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。

大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

二、关于大数据的事例

在当今信息时代，大数据已经成为许多行业不可或缺的重要资产。从金融到医疗保健，从零售到科学研究，大数据的应用无处不在。本文将探讨一些关于大数据的事例，展示其在不同领域中的应用和价值。

金融行业

金融领域是大数据应用的一个典型范例。银行和金融机构利用大数据分析客户行为模式，识别潜在风险并制定个性化的营销策略。通过收集和分析大规模数据集，金融机构能够更好地了解客户群体，提高风险管理能力，并优化投资组合。

医疗保健领域

在医疗保健行业，大数据的应用正在推动医疗诊断和治疗的革新。医疗机构和研究人员可以利用大数据分析患者病历和医疗影像，快速识别疾病模式，提高诊断准确性，甚至开发个性化治疗方案。大数据还可以帮助医疗机构优化资源分配，提高效率和成本效益。

零售行业

在零售领域，大数据正在改变消费者体验和商业模式。通过分析消费者购买历史和偏好，零售商可以实现个性化推荐和定价策略，提高客户忠诚度和销售额。大数据还可以帮助零售商优化库存管理，减少滞销和过剩库存，提高盈利能力。

科学研究

在科学研究领域，大数据对于处理复杂实验数据和模拟模型至关重要。科研人员可以利用大数据技术加速新药研发过程，探索宇宙奥秘，解决气候变化等重大挑战。大数据还可以帮助科研机构合作共享数据，推动跨学科研究和创新。

总的来说，大数据不仅是信息时代的产物，更是推动社会进步和创新的重要驱动力。各行业都在不断探索和应用大数据技术，实现商业和社会的可持续发展。

三、辩论时如何拆掉对手的事例/数据？

我贴一篇我之前写过的关于数据交锋的文章中的一部分.......可能不完全合题，凑合看看吧..........

呃，好像这里面没有加粗,,,,,,,,,,,,,,,以及其他的格式复制过来都没了，那就更凑合吧

这个问题，如果能附带详细的案例，分析起来可能有意义得多。因为涉及到具体细节的 交锋，有无数种可能，而每一种方案，可能都只能对应一些特定的问题。至于那些比较万能的方案，要么是大家都知道的方案，要么是大家知道了也并无卵用的方 案。所以才说经验很重要，比赛打得多的辩手，经历的特定的问题也多，知道的解决方案也就更多。

先 说一些比较万能的方案吧。一般对于我来说，如果确定这场比赛的论证重点是需要或者只能用数据来解决的。那么，一般来说，对面能查到的数据，我手上很可能也 有。如果对方使用曲解原意的方案来使用数据，或者他的数据样本和我们讨论的实际情况有偏差，覆盖面不够或者样本太小以及本身调查的时候就存在一定的问题。 数据是对于事例的归纳总结形成的对于事实的概括，而对于同一件事情，事实只能有一个，如果此处要坚信我是对的，那么对面要么涉嫌伪造，要么数据存在缺陷。所以，如果要交锋，第一要把资料查实，第二要把资料的解读做得深入（资料只是描述事实，对于事实的解读才是辩论），第三要明确这一轮交锋的目的，是要揭露出对方扭曲论据的丑恶嘴脸，还是说明这个地方我们都是说不清（比如某辩题讨论全国，正方用山东反方用山西）等等。

数据，从来都不是对轰用的。砸数据只能给评委带来困扰，以及，让评委觉得你还是准备过比赛的。

之后没法再说万能的方案了，鸡汤说完说点具体案例（居然还要我自带案例）。

有一次，打一个叫做当今中国政府应不应该斥巨资重建古城的辩题，我们是反方不应该。交锋点是能不能盈利，共识是经济问题很重要。

正方：我方在一篇博士论文里面查到了，政府投资大概有70%以上的几率能够收回投资，是不是说明，政府是可以盈利的，只要监管合理？

这个时候，作为反方，第一时间是审视自己的论据，看看是否靠谱决定交不交锋。反方手上的论据是对于全国所能找到的30多个古城建设的情况进行的案例分析，所有古城的信息都有所涉及。于是反方决定，进行交锋。

第一步，展示数据的细节，去问。具体问什么，要看自己手上的论据的优势是什么。（问年代问机构问权威性其实是入门辩手问的）

反方：请问对方辩友，我方的数据显示，目前政府投资重建古城只有不足20%能够收回盈利。您方能否展示一下你们数据的细节，你们说的能收回投资的70%的古城名字是什么？

正方：ABC等等（三个古城名字）

反方：好，我方调查了全国的古城项目建设的情况，2015年截至一共有30多个古城。您方刚刚提到的ABC我方都有查到，均为民营企业投资，您方是不是误用了数据，把总回报率当成了政府回报率？

这里基本完成交锋，利用的是自己资料的细节优势。正方之后未能解释自己资料的漏洞（自己未能说出符合自己资料的补充举证，只说了一个合理的例子，“70%”的可信度大打折扣）。于是反方戳完再质询小结轮一遍，战场完爆。不过这是靠自己资料真的比对面强的情况下，不转战场强行打爆，不代表对任何辩手都是常规情况。

再举一个例子，转战场的。

先补充一点点万能的东西，转战场和逃问题是本质性的区别。转战场可能逃问题，但不必然逃问题。不逃问题的转战场，必然会有一个对于之前战场的梳理，告诉大家之前我们为什么打完了，有一个“结”。而要不要转，这里需要考虑的更多更视情况而定，主要的原则就是，不转对我有没有利处？这就是看大局观了。

辩题是，生养子女以防老是不是过时的生育观。对方的数据是，来自某某调查机构韩国人90%以上都表示生养子女以防老的观念已经过时，都不指望他们养老。我方的数据是，日本大部分家庭依然使用家庭养老的模式，即使养老体系健全，家庭养老依然是主流。之前达成了一个共识，就是判断观念过时与否，可以根据其是否适用于社会发展的状况。

正方：我们的社会会发展，随着养老体系的健全和经济状况的转变，我们未来的发展模式很可能和韩国一样，生养子女以防老是过时的生育观。

反方：我们的社会会发展，但即使随着养老体系的健全和经济状况的转变，我们未来的发展模式很可能和日本一样，依然会有生养子女以防老的情况。

好，开始撕。对于反方而言，这个数据是自己没有了解到的。问细节比如权威性调查样本什么的，意义不大。

反方：您能不能告诉我，这份数据是哪一年的调查，调查样本是多少。

正方：XX年的数据，XXX机构做的，样本是全体韩国人的抽样调查。

反方：也就是说，他并不是调查了所有的韩国人对吧？

正方：是的，但这也足以证明韩国的情况了，生养子女以防老会随着时代的发展而逐步过时的。

反方：…….

这个时候，说明论据不靠谱的方式很难了。因为我们虽然观点矛盾，但是我们的论据是不矛盾的。所以打到后来，只能说明我们有两种猜想。

错误的交锋方案：

反方：对方辩友，您方主张我们以后会和韩国一样，是基于您方的论据对不对？

正方：对的，生养子女以防老会随着时代的发展而逐步过时的。

反方：可是我方查到的资料，显示日本在老龄化和养老福利等也走在我们前列。那，是不是说明我们以后也可以和日本一样依然以家庭养老为主？

正方：不可以，您方需要举证。

反方：我们的文化和日本更相近对不对？

正方：不对，您方需要论证。

反方：……..

硬打是可以打的，结果就是——完成撕逼，尽管评委不一定知道你们在说什么。

打不下来的情况，就是要准备转战场的情况。这个是辩手可以预见的，我选择交锋，会达到什么样的结果，我需要什么样的结果，都应该在脑子里面闪过。那么，要思考的很重要的东西是，下一步怎么办，为了逃避而转战场就是拖延和浪费时间，而为了进行下一步的讨论才是有意义的转战场。这个时候，要达成什么共识，如何作结，非常重要。

反方：对方辩友，您方主张我们以后会和韩国一样，是基于您方的论据对不对？

正方：对的，生养子女以防老会随着时代的发展而逐步过时的。

反方：那我来问一个细节性的问题，您方主张我们以后会和韩国一样，是不是因为，他们的老龄化程度比我国更严重，而且社会福利和经济状况也比我国好，所以我国会发展成他们的样子对不对？

正方：我方的意思是，随着时代的发展，家庭养老会不是必要，所以养儿防老的生育观会被摒弃也应该被摒弃。

反方：好的，还是麻烦您正面回答一下我方问题，您方认为我国会变成韩国模式，是因为他们的社会发展走在我们前列，比如经济和养老体系等等对不对？（这段是重点中的重点）

正方：差不多吧。（拿不到这个共识，就全白搭）

反方：那么请问，日本是不是同样在经济和养老体系上走在我们前列？

正方：韩国和日本是不一样，他们…..

反方：（打断）那您有没有论据证明我们未来一定会变成韩国模式而不是日本模式？

正方：我们认为……..

反方：（可打断可不打断）所以可以发现，对于未来的预期，随着时代的发展，到底成什么样是不确定的，对方您刚刚说的是推论而不是必然对吧？

如果要直接就转，反方最后一句则是如此：

反方：（可打断可不打断）所以可以发现，对于未来的预期，随着时代的发展，到底成什么样是不确定的，对方和我方都不能论证其必然，因为生育观影响因素本身是很多的。那么再请问…….

这 里，反方原本的计划可能是，在东亚文化圈里面，即使社会养老水平很高，基于文化原因我们也依然会保持家庭养老的习惯，而生养子女以防老的生育观因此不会过 时。之后展开后一段的论证。但是由于对方也有论据，这里只能要求打平，然后转战场通过其他方式论证己方立场（毕竟在反方架构里面这本身就是一个偏向于反驳 的辅助论点，用于和社会发展就必然抛弃生养子女以防老的生育观相抗）。这里打平的明确要求就是，说明原因，为什么两边此时都不得证（未来预期是说不清 的），以防止简单带过之后环节对面再来说之前打过的东西。

注意，中间斜体字的部分可以省略，如果需要快速带过的话。

最后一个问题，如果之后一个环节都需要此论据支撑，那就说明这可能是一个核心论据了。核心论据如果不能碾过对面，被强行五五开或者被打爆，输。所以有些时候，我们还会给说不清的东西留一条退路，就是所谓价值。不过一般来说，坚守了半天决定使用这条退路的时候，输赢可能就看天了。

所 以两个例子，第一个例子的论据对于反方算是核心论据，绝对不能丢。第二个例子不算核心论据，反方选取这个数据的意义更多在于相抗，而最后反方转战场后可以 去接“为何未来发展一定是好的，养老金发展等会不会有巨大风险”依靠共识“就是判断观念过时与否，可以根据其是否适用于社会发展的状况”加上我们规避风险 的倾向来取胜。

最后说一句，如果做不到打爆就说别的会怎么样呢？不会怎么样。最终发现辩手自说自话没啥交锋很正常，于是看大家说出来的不清不楚的“感觉”来评比赛。或者比“价值”也是很有可能的。不要苛求太多，尽力就好。

大概，核心思路就是........要记住，除非这个辩题是一个纯粹的事实判断辩题，比如中国男人多还是女人多之类的，单纯贴数据都没意义.......比的是对于数据的解读，也就是你整场比赛的逻辑框架的碰撞...............再具体就懒得说了，加油

四、10大找不到工作的专业？

现在的专业分得越来越细，其实准确的说每一个专业都有事做，那是你属于20%那部分，还是80%那部分。不好找工作的1绘画专业，2音乐表演专业，3法学，4应用心理学，5化学，6法律事务，7语文教育，8烹调工艺与营养，9小学教育专业，10导游，每个专业只是失业率高，薪资稍低

五、大数据专业可以去银行工作吗？

大数据专业也是可以去银行工作的，而且目前银行是非常缺大数据专业的毕业生，因为大数据专业能为银行提供很好的一个数据支撑，解决银行大数据相关的痛点，所以说，大数据专业去银行是很吃香的，如果有招录的话，你就赶紧去报名吧很靠谱

六、数学专业能从事大数据工作吗？

数学专业能从事大数据工作。

数学专业学生主要学习数学和应用数学的基础理论、基本方法，受到数学模型、计算机和数学软件方面的基本训练，具有较好的科学素养，初步具备科学研究、教学、解决实际问题及开发软件等方面的基本能力，培养能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。

七、描写眼睛大的事例？

他的眼睛圆润而明亮，仿佛两颗闪烁着自信和坚毅的明珠，每当他凝视着我时，我的心忽然一颤。

他的眼眸虽大，但却不失深邃，可以看穿人心内的所有秘密和情感，让人感到一种舒适和安心的感觉，仿佛可以和他分享一切。

当他笑起来时，眉宇之间的粉色红晕和明亮的眸子让人仿佛看到了春天的希望。

八、大数据专业考研难度大吗？

大数据专业考研难度非常大，随着互联网技术的快速发展，大数据被广泛应用，各大科技企业纷纷需要大数据专业方面的人才，为这些人才开出了很高的薪酬，这就造成了大量的人员报考大数据专业的研究生，形成了巨大的竞争压力，要想考上大数据专业的研究生，你必须要学好专业，学好基础课，必须要通过国家研究生考试，通过学校的分数线，各科成绩都非常优秀，才可能考上大数据专业研究生，这个难度是非常大的。

九、985大数据专业就业前景？

这个情况下就业前景应该说来是比较看好的。由于是985这样的知名高校，又是大数据这样的热门专业，对于用人单位来说是非常有吸引力的。当前，大数据应用正越来越深入人们的生活，对社会经济发展起着越来越重要的作用，如果能有这方面专业背景自然会很吃香。

十、大数据专业找工作

大数据专业找工作一直是很多毕业生关注的热门话题。随着大数据技术的快速发展和广泛应用，大数据专业人才的需求也与日俱增。那么，作为一名大数据专业的毕业生，如何更好地找到一份满意的工作呢？本文将从多个方面为大家详细介绍大数据专业找工作的技巧与方法。

大数据行业概况

随着互联网信息的爆炸性增长，数据量急剧膨胀，大数据技术应运而生。大数据技术通过对海量数据的存储、处理和分析，帮助企业发现商业价值、优化决策和提升竞争力。目前，大数据技术已广泛应用于金融、电商、医疗等行业，成为推动产业发展的重要驱动力。

由于大数据专业的专业性和技术含量较高，因此在找工作时需要有一定的技术实力和知识储备。除了扎实的专业知识外，良好的数据分析能力、逻辑思维能力和沟通协调能力也是大数据从业人员必备的素质。

大数据专业找工作技巧

在大数据专业找工作时，首先要明确自己的求职定位和职业发展规划。根据自身的兴趣和优势，选择符合自己发展方向的岗位和公司。了解行业发展趋势和热门领域，有针对性地提升自己的技能和能力，增加竞争力。

其次，建立个人品牌和职业形象也是大数据专业找工作的重要环节。优化个人简历，突出自己在大数据领域的优势和成就，提升被雇主关注的可能性。在社交媒体上展示自己的专业能力和行业见解，扩大人脉圈，为找工作增加曝光机会。

拓展求职渠道也是提高找工作效率的关键。除了传统的招聘网站和校园招聘会外，可以通过行业交流会、技术社区、猎头公司等渠道获取更多的求职信息和机会。积极参与行业活动和项目实践，拓展人脉资源，了解行业动态，为找工作做好准备。

大数据专业找工作方法

针对大数据专业找工作的方法，可以从以下几个方面着手：

• 技能提升：持续学习和提升技能是大数据从业人员的必备之道。不断跟进行业最新技术和发展趋势，参加培训课程和认证考试，不断完善自己的技术能力。
• 项目实践：通过参与大数据相关项目实践，积累实际经验和解决问题的能力。可以选择自主实施个人项目或参与开源项目，丰富自己的项目经验，展示专业实力。
• 社交网络：在专业社交平台上建立自己的社交网络，关注行业专家和公司动态，与同行交流学习，获取行业内部信息和职位推荐。
• 职业规划：根据自身兴趣和职业规划，制定合理的职业发展计划。设定短期和长期目标，明确自己的学习和职业方向，不断调整和优化求职策略。

以上是关于大数据专业找工作的一些技巧和方法，希望能对即将步入职场的大数据专业毕业生有所帮助。在竞争激烈的就业市场中，不仅需要具备扎实的专业知识和技能，还需要具备敏锐的洞察力和持久的学习精神，不断提升自己，才能在激烈的竞争中脱颖而出，找到满意的工作岗位。