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当前，大数据分析的就业主要有三个方向：一是数据分析大数据人才，二是系统研发大数据人才，三是应用开发大数据人才。他们的基本职位是大数据系统研发工程师，大数据应用程序开发工程师和大数据分析师。

对于求职者来说，大数据只是业务的一个方向，而***职位决定了做什么？大数据从业者/求职者可以根据自己的技术和兴趣特点选择适合他们的大数据。相关文章。这是与大数据相关的10条热门帖子。

I. ETL开发

随着企业数据的类型和来源不断增加，集成和处理数据变得越来越困难。企业迫切需要具有数据集成能力的人才。 ETL开发人员这是基于此需求而产生的***职位。 ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是，在企业大数据应用程序的早期阶段，Hadoop只是一个糟糕的ETL。

二，Hadoop开发

Hadoop是一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），称为HDFS。 Hadoop是一个软件框架，培训机构，它以可靠，***和可扩展的方式分发大量数据。

随着数据大小的不断增加，传统BI数据处理的成本。 Hadoop的廉价数据处理功能已被重新挖掘，并且企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的技术。

因此，Hadoop解决了大数据存储的问题，因此这是大数据培训机构必须学习的课程。涉及的主要技术包括：Hadoop离线计算概述，分布式数据库Hbase，数据仓库Hive，数据迁移工具Sqoop，培训机构教育，Flume分布式日志框架。

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请再问一遍，您是否真的喜欢数据分析，您能忍受数据处理的孤独感吗？如果是这样，请开始学习并给您一些建议。

1.将数据分析作为一种能力来训练自己，以证明自己在当前团队中的良好数据分析技能并为内部迁移做好准备。如果内部传输失败，您可以考虑迁移到我之前分析过的行业，但是我强烈建议您仍然需要学习系统开发的编程技能，并对商业智能系统（BI和CRM）有所了解，这可能申请数据分析的优势。如果您没有应用数据分析的经验，那将更加困难。雇主将测试您对统计和数据挖掘模型的知识以及工具的使用。

2，在公司找一些有共同爱好的同事学习数据分析，通常会咨询数据分析精良的同事，那是山上的石头，培训机构排名，可以攻玉。

3，扎实学习一两个数据挖掘软件，根据您的编程基础，建议您可以学习SAS或R，并协助学习SPS***odeler。如果您没有编程基础或想短期内发挥作用，则还可以先学习SPSS。 SAS SPSS基本上可以满足大量企业的需求，并且这三个都将更好。

4，了解公司的运作方式，产品的开发方式，如何进行客户研究以锁定客户需求，如何进行产品营销，这需要不断的工作积累和广泛的阅读。

5.当您开始学习时，请阅读一些有趣的数据分析书，然后系统地学习统计知识（贾俊平编辑的推荐教科书1010310第五版），然后快速在线收集软件操作视频和案例。然后逐一分析模型，进行学习和总结，并结合实际工作中的问题进行探讨。

6.当您获得一定程度的学习后，参加一些数据分析师的***认证，进一步整理知识结构，并认识一些志趣相投的朋友和老师，这对您也非常有帮助。

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大数据，数据分析，人工智能，数据挖掘等领域非常热门。许多高薪工作极缺乏人才，这是一个很好的就业方向。但是我们不能仅仅从客观因素开始，培训机构加盟，我们必须回归自我。由于数据分析师需要一定数量的数学统计信息和良好的逻辑思维能力，因此这取决于您的兴趣和计划。如果您只是盲目地认为数据分析师可以更改或学习，那么我会感到精力和耐力会很快。精疲力尽。毕竟，学习和升级并非易事。如果您在中间放弃，那将是浪费青春和失望，这将导致严重挫伤。

如果您真的想换一个数据分析师，则必须首先了解您的基本技能和个人需求，然后在学习和生活计划方面做得很好，无论您是在工作中学习，辞职还是自学。但是，根据小编看到的许多示例，自学几乎是不可能实现的。毕竟，没有系统的学习安排和时间规定，也没有提高能力和经验的实际例子。或者参加培训和教育，这是一个更可靠的选择。