大數(shù)據(jù)就業(yè)方向有哪些？看到了大數(shù)據(jù)的就業(yè)前景及就業(yè)薪資，相信很多人都對大數(shù)據(jù)技術躍躍欲試，想要學習大數(shù)據(jù)技術。小編認為在學習大數(shù)據(jù)之前，你還需要了解一下大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向有哪些？畢竟我們學習大數(shù)據(jù)就是為了以后的就業(yè)，在掌握了大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向之后，我們也可以明確自己的學習目標！

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向一、數(shù)據(jù)存儲和管理

大數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)存儲開始。這意味著從大數(shù)據(jù)框架Hadoop開始。它是由Apache Foundation開發(fā)的開源軟件框架，用在計算機集群上分布式存儲非常大的數(shù)據(jù)集。

顯然，存儲對于大數(shù)據(jù)所需的大量信息至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些數(shù)據(jù)集中到某種形成/管理結構中，以產(chǎn)生洞察力。因此，大數(shù)據(jù)存儲和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平臺是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向二、數(shù)據(jù)清理

在企業(yè)真正處理大量數(shù)據(jù)以獲取洞察信息之前，先需要對其進行清理、轉換并將其轉變?yōu)榭蛇h程檢索的內容。大數(shù)據(jù)往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。

在這個時代，數(shù)據(jù)的清理變得更加必要，因為數(shù)據(jù)可以來自任何地方：移動網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體。并不是所有這些數(shù)據(jù)都容易被“清理”，以產(chǎn)生其見解，因此一個良好的數(shù)據(jù)清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的數(shù)據(jù)視為是一種可接受的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與真正出色的數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的競爭優(yōu)勢。

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向三、數(shù)據(jù)挖掘

一旦數(shù)據(jù)被清理并準備好進行檢查，就可以通過數(shù)據(jù)挖掘開始搜索過程。這就是企業(yè)進行實際發(fā)現(xiàn)、決策和預測的過程。

數(shù)據(jù)挖掘在很多方面都是大數(shù)據(jù)流程的真正核心。數(shù)據(jù)挖掘解決方案通常非常復雜，但力求提供一個令人關注和用戶友好的用戶界面，這說起來容易做起來難。數(shù)據(jù)挖掘工具面臨的另一個挑戰(zhàn)是：它們的確需要工作人員開發(fā)查詢，所以數(shù)據(jù)挖掘工具的能力并不比使用它的專業(yè)人員強。

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向四、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是企業(yè)的數(shù)據(jù)以可讀的格式顯示的方式。這是企業(yè)查看圖表和圖形以及將數(shù)據(jù)放入透視圖中的方法。

數(shù)據(jù)的可視化與科學一樣，是一種藝術形式。而大數(shù)據(jù)公司將擁有越來越多的數(shù)據(jù)科學家和高級管理人員，很重要的一點是可以為員工提供更加廣泛的可視化服務。銷售代表、IT支持、中層管理等這些團隊中的每一個成員都需要理解它，因此重點在于可用性。但是，易于閱讀的可視化有時與深度特征集的讀取不一致，這成為了數(shù)據(jù)可視化工具的一個主要挑戰(zhàn)。

其實大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向除了以上四種，還有很多，對于我們學習大數(shù)據(jù)技術而言，精準掌握一個方向即可，如果是零基礎剛剛入門大數(shù)據(jù)，小編建議從大數(shù)據(jù)開發(fā)和存儲開始學起，然后逐級深入！

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