数据平台开发招聘岗位,数据平台开发招聘岗位有哪些
huangp1489时间2024-09-20 01:51:13分类招聘平台浏览4
大数据培训完去工作，一般能拿多少钱？前景如何？
首先，随着大数据技术的落地应用，大数据领域的人才需求量会逐渐增加，当前大数据开发岗位的人才招聘就相对比较多，所以当前选择学习大数据相关技术是不错的选择，一方面就业机会比较多，另一方面大数据领域的岗位附加值也比较高。
由于大数据技术尚处在落地应用的初期，所以人才需求一直以高端应用型人才和研发型人才为主，所以当前大数据方向的研究生往往会有比较多的工作机会，不少大数据方向的研究生会选择去大型科技（互联网）企业从事大数据平台开发岗位，这些岗位的薪资待遇水平还是比较高的，而且发展空间也相对比较大。
对于大数据本科生和非大数据专业的毕业生来说，在参加一些专业训练之后，往往会从事大数据应用开发岗位，这些岗位往往会基于大数据平台来进行行业大数据开发，比如金融、医疗、政务等领域就有不少大数据开发任务，虽然大数据应用开发岗位的薪资待遇没有大数据平台开发高，但是相比于传统开发岗位来说，还是比较高的。
对于大数据领域的应用级开发人员来说，如果想获得更高的薪资待遇，应该从三个方面来入手，其一是丰富自身的知识结构，能够进行全场景开发；其二是注重行业经验的积累，这一点在产业互联网时代有比较重要的意义；其三是走研发级程序员路线。
最后，大数据技术人员的能力提升与开发环境有非常直接的关系，如果能够进入一个经验丰富的开发团队，对于自身的成长还是非常有帮助的，所以在进入大数据开发领域的初期，更应该考虑工作环境对于自身发展的影响。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据行业目前还处在发展初期，虽然落地应用正在加速，但是还远远不够，比如大数据目前在互联网、金融行业应用更多，与AI、物联网的结合还未成熟，还有很多行业的应用才刚刚起步，甚至有的还未完全启动，所以还有很大的发展空间；大数据行业薪资普遍偏高的，其中大数据开发人才的薪资十分可观，大数据开发人才月薪资15-25k。
java大数据能从事什么样的工作，工资如何？
大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。
数据行业目前还处在发展初期，虽然落地应用正在加速，但是还远远不够，比如大数据目前在互联网、金融行业应用更多，与AI、物联网的结合还未成熟，还有很多行业的应用才刚刚起步，甚至有的还未完全启动，所以还有很大的发展空间；
大数据行业薪资普遍偏高的，其中大数据开发人才的薪资十分可观。一线城市大数据开发人才月薪资15-20k。
百战程序员专业做答
大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。
数据行业目前还处在发展初期，虽然落地应用正在加速，但是还远远不够，比如大数据目前在互联网、金融行业应用更多，与AI、物联网的结合还未成熟，还有很多行业的应用才刚刚起步，甚至有的还未完全启动，所以还有很大的发展空间；
大数据行业薪资普遍偏高的，其中大数据开发人才的薪资十分可观。一线城市大数据开发人才月薪资15-20k。
第一个是大数据应用类，第二个是大数据系统类。
大数据系统类主要偏向于系统研发，比如Hadoop系统、云计算，就属于系统类技术。这就要求熟悉Hadoop大数据平台的核心框架和组件，能够运用J***a、R、Python等编程语言基于大数据平台来写代码开发应用，实现产品功能，支撑业务应用。
大数据虽然从事的是 开源工作，但是更倾向于“研发。
大数据开发
主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
大数据分析师
一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；
学完J***a大数据一般能从事以下工作：
大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员……
工资状况还是要看你在哪个城市，如果是在一线城市，月薪可高达15k-20k
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，通常所说的J***a大数据往往指的是***用J***a语言来完成大数据开发任务，所以主要的岗位集中在开发岗位上，包括大数据平台开发和大数据应用开发两类。另外，虽然***用J***a来完成大数据分析相对麻烦一些，但是也是完全可以的。
大数据平台开发岗位属于研发级岗位，目前随着大型科技（互联网）公司纷纷布局大数据领域，大数据平台开发岗位的人才需求量还是比较大的。从当前大数据领域的岗位附加值来看，大数据平台开发岗位的附加值是比较高的，而且成长空间也相对比较大。目前大数据平台开发岗位对于从业者的要求比较高，不少团队都要求从业者要具有研究生学历。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，从事大数据开发岗位是比较常见的选择，在当前算法岗位比较少的情况下，大数据开发岗位也成了不少研究生的主要选择。
相对于大数据平台开发岗位来说，大数据应用开发岗位的人才需求潜力还是比较大的，在工业互联网的推动下，大量传统行业企业纷纷上云之后，大数据应用开发的人才需求量会逐渐得到释放。大数据应用开发对于开发人员的要求并没有大数据平台开发高，但是整体的知识量也比较庞大，而且还需要从业者具有一定的行业知识。从岗位附加值来看，当前大数据应用开发的岗位附加值也是比较高的，但是也与具体的行业领域有比较直接的关系，比如金融大数据、医疗大数据等领域就有比较高的岗位附加值。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
j***a和大数据哪个学完工资高一些？怎么样？
学的越多，技术含量越高就越值钱。你选择大数据，肯定就要多学。大数据也得先学j***a。从事技术行业，你的收入和你的付出是同等的。你想要更多的收入，就要学习更多的东西。付出更多的努力。
很显然大数据薪资高，但大数据的职位招聘又比j***a少，算法工程师又比大数据薪资高，但职位招聘又比大数据少，学大数据的基础必须是j***aSE，所以学了j***a很好转大数据岗位。
跟语言本身关系不太大，就目前自己真实所遇到的情况来说，.net，j***a和大数据的情况。
刚入职时，是做的.net，记得几年前也有说.net要死了吧，但是并没有，市面上还是有很多这种公司，前面离职的一个同事，就是一直坚持做.net，他就觉得.net挺好的。反倒是我，从入职开始，一心要转j***a，现在转了，也没有很大感觉，反而搞的不敢轻易[_a***_]，毕竟这是大数据的时代，j***a太普遍，工作并没有那么好早。其实如果坚持做.net反倒有优势，因为学.net的人很少，之前就还有猎头打电话给我说是看到我简历写的.net，问了我的情况，还感慨说现在找个.net开发太不容易了。
同年毕业的一个大学同学，找了一份python的工作，大数据方向，工作一年多，1万+，而且已经在做公司的面试官了。另一个同学是大四出去培训前端h5，4个月时间，毕业8k+。这些都是在武汉的，按照武汉的薪资水平，这个已经很不错了。
学什么语言，我觉得确实和时代有点关系，比如说2014年那会，正值安卓发展火热，会j***a再稍微了解点安卓，出去找一份安卓开发，收入也不错。这几年盛行的python，赶上风口的那一波人肯定也都混得不错。至于大数据方向，也是一种趋势吧，但大数据跟语言并不矛盾，各语言永远缺顶尖人才，大数据有何尝不是，不过如果本身就是从0开始，或者没有后顾之忧，可以花时间在大数据上，肯定选择学大数据比较好，毕竟新，将来机会多。j***a是老牌了，懂得人多，人多自然就廉价了，如果我现在还在大学未毕业，我肯定也考虑往大数据这个方向发展了。
两个方向，各有优势。
国家政策支持：大数据行业国家支持力度很大，产生很多新科技产业的公司，人才需求和培养也非常重视。
就业和行业前景方面：J***A就业更广；大数据开发薪水高，还有非常长的时间发展，需要行业细化，发展潜力大；现在大数据就业相对窄，但人才也少，容易就业，且薪水高，将来随着大数据行业的细分行业产生，就业机会也会大量增加。
一般建议选择新兴行业，大数据因为人才稀缺，一开始容易入行，薪水高；后期自己经验提升，更容易成为高端人才，与一些老行业相比，高端人才少，竞争小，同是高端人才新兴行业的薪水更高，而且高出很大一截，足以让你心动。J***A是老开发行业，人才一堆一堆的，而且提升机会少，几乎都是用时间一点点的养起来，很难有突然而来的机会。
但是J***a和大数据对比来说，还是大数据的工资高一些。
大数据开发跟大数据平台开发有区别吗？
不对。这个问题更适合有实际开发经历的人来回答啊！
【广义地说】，我认为大数据开发和大数据平台开发其实是一回事。为什么呢？
1，大数据开发是对技术的落地实现，根据ETL策略将数据整备；
2，当数据处理完毕后，就不是大数据开发的事了，而是其它技术的事了，如展示、分析、AI等，不能混为一谈！
3，而Hadoop、Hive以及Spark等大数据生态组件是开源工具，并不是什么既有平台，当然开发者也可以二次开发它们甚至重构（一般来说不现实），开发者调用这些组件的API接口，实现数据的ETL萃取-转置-载入等；
4，当开发的时候，开发者需要封装代码复用，提供接口进行扩展，逐渐形成一个应用，那这个应用就逐渐长成一个平台了啊！因此大数据开发和平台开发是一样的意思。
【狭义地说】，开发者可以基于既有的大数据开发平台进行大数据开发，可以省很多事。
—— 纯手动敲出来的文字，谢谢支持！
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。
首先，大数据开发通常指的是基于大数据产业链的一系列开发任务，涉及到大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析等，另外还包括数据***集产品的开发、数据整理产品的开发等等，如果向上延伸的话，部分大数据开发任务与人工智能开发任务也具有密切的联系。
大数据平台开发通常有两层含义，一层是进行大数据平台自身的开发，这属于研发级开发任务，比如大数据平台Hadoop就是***用J***a语言开发的。整个大数据平台还涉及到一系列产品，包括HBase、Hive、***ro、Zookeeper、Pig、Mahout、Cassandra等，开发这些产品也需要一个庞大的团队。进行大数据平台研发的程序员往往需要具备丰富的开发经验，同时具备较强的研发能力，能够搭建出一个稳定的分布式计算体系。
另一层含义是在大数据平台下进行应用开发，比如在Hadoop、Spark平台下进行具体的大数据应用开发等，这部分开发通常属于应用级开发，难度要相对小一些，但是往往需要与具体的场景进行紧密的联系，需要开发者具备一定的行业背景知识。
目前大数据应用开发主要的任务有两个，其一是进行已有软件产品的大数据改造；其二是针对于具体的大数据需求进行全新的大数据应用开发，目前由于是大数据落地应用的初期，所以大数据改造的开发任务会相对多一些，未来新的大数据开发任务会逐渐增加。
相对于大数据开发来说，大数据分析也需要进行代码编写，比如机器学习就是目前比较常见的数据分析方式。机器学习需要进行算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，虽然算法设计是机器学习的核心，但是算法实现也需要程序员来完成具体的开发过程。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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