大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象薪资上升容易，职业发展潜力巨大大数据职业发展的方向大数据开发数据分析挖掘 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；数据开发是做如下负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等主要从事网络日志的大数据分析工作，包括网络日志的数据提取数据融合及分析专注于实时计算流式计算数据可视化等技术的研发，负责网络安全业务主题建模等工作一Java JAVA作为编程语言，使用。

大数据主要学大数据分析挖掘与处理移动开发与架构软件开发云计算等前沿技术等1数据分析基础 统计学统计学是数据分析的基础，学习统计学可以帮助理解数据的特征分布以及变异性数学基础线性代数概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础，通过数学方法可以建立数据模型和算法编程基础；容易跻身公司高层或者时机成熟自己创业软件开发是一项苦差事，入门薪水平均要比数据分析师高，但只能年轻时做，30岁往上，由于时间精力体力学习能力的下降，会觉得越来月吃力，将来只能转岗，或者自己创业各有利弊，但最终要看个人性格和能力，请根据自身特点选择。

现在网络上是很热门的词汇，有了大数据之后，接下来就需要数据开发数据仓库数据分析大数据开发有两种，一种需要编写SparkHadoop的应用程序，另一种需要开发大数据处理系统本身大数据开发工程师的职责是负责公司大数据平台的开发和维护网络日志大数据分析实时计算和流式计算等技术的研发和网络安全业务；大数据的就业方向 大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才大数据应用开发类人才和大数据分析类人才在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师大数据应用开发工程师和数据分析师又可分为以下十大职位一ETL研发 ETL研发，主要负责将分散的异构数据源中的数据如关系数据。

大数据分析开发工程师发展前

5 选择合适的数据存储系统是必要的，例如HDFS或Cassandra，以构建能够支撑大规模数据的数据库6 大数据开发者还需确保数据的分布式存储和处理能力，通常通过使用MapReduce或Spark等计算框架来实现7 数据分析和挖掘是大数据开发的核心，通过机器学习和数据挖掘技术来揭示数据间的规律和关系，从而挖掘有。

3聚类 聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用。

大数据分析和大数据开发就业前景

探码科技大数据分析及处理过程 数据集成构建聚合的数据仓库 将客户需要的数据通过网络爬虫结构化数据本地数据物联网设备人工录入等进行全位实时的汇总采集，为企业构建自由独立的数据库消除了客户数据获取不充分，不及时的问题目的是将客户生产运营中所需要的数据进行收集存储2数据管理。

大数据专业若致力于开发岗位，需掌握以下技能1 **编程语言**重点学习Java，因其跨平台应用能力，易于上手，并且适用于大数据领域的开发分析运维工作Python的数据处理技能也应掌握，因为其在数据分析和机器学习方面应用广泛2 **大数据技术栈**深入学习HadoopHBbasehivesparkFlink。