上次给大家介绍了大数据专业的报考方面的内容，今天小编来带大家看看大数据行业就业情况。首先大家得知道，如果想朝大数据行业发展得学习哪些方面的知识。大家都知道数学和计算机都是秃头强势学科，而大数据emmmm.....好吧，就是数学+计算机。
给大家列一份某大学大数据专业的学习科目供大家参考 。
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论Introduction to Mao Zedong Thought and Socialism Theoretical System with Chinese Characteristic
思想道德修养与法律基础Ideological and Moral Education & Elements of Law
大学生心理健康
College Students Mental Health Course Description
中国近现代史纲要
Chinese Modern and Contemporary History
马克思主义基本原理概论Introduction to the basic principles of Marxism
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形势与政策
Situation and Policy
大学英语综合Ⅰ
College Integrated EnglishⅠ
大学英语综合II
College Integrated English II
大学英语综合III
College Integrated English Ⅲ
数学分析I
Mathematical Analysis I
数学分析II
Mathematical Analysis II
高等代数
Advanced Algebra
概率论
Probability theory
体育I
College Physical EducationⅠ
体育II
College Physical EducationⅡ
体育III
College Physical EducationⅢ
体育IV
College Physical EducationⅣ
程序设计基础与应用Fundamentals of Program Design and Applications
应用写作
Practical Writing
大数据计算机基础
Big Data Computer Base
经济学原理
Principle of Economics
数据科学导论
Introduction to Data Science
抽样技术与应用
Sampling technique and Application
数理统计
Mathematical Statistics
数据库原理与应用
Database Principle and Application
回归分析
Regression Analysis
多元统计分析（双语）Multivariate Statistical Analysis（Bilingual）
时间序列分析
Time Series
面向对象程序设计
Object-oriented Programme Design
数据结构
Data Structure
统计编程基础
Introduction to Statistical Programming
数据仓库与数据挖掘
Data Warehouse and Data Mining
大数据分析算法
Algorithm in Big Data Analysis
机器学习
Machine Learning
数据预处理
Data Preprocessing
计算机网络技术与应用Computer Network Technology and Application
数据采集与存储
Data Acquistition and Storage
大数据分布式概论 Introduction to Distributed Compution and Big Data
操作系统
Operating System
优化方法
Optimization Method
统计预测与决策（双语）Statistical Prediction and Decision（Bilingual）
云计算与大数据平台
Cloud Computing and Big Data
非结构数据分析与建模
Unstructured Data Analysis and Modeling
非参数统计
Nonparametric Statistics
贝叶斯统计
Bayesian Statistics
Python数据分析
Python for Data Analysis
数据可视化
Data Visualization
文本数据分析
Text Data Analysis
大数据应用案例
Applications of Big Data
统计学科前沿选讲（英语）
The frontier of Statistics
（English）
看到这又长又让人费解的课程是不是有关掉这篇推送的欲望。别别别，先别着急走，鲁迅先生不是说过一句话：今天吃的过苦都是明天要享的福。
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在如此晦涩难懂的学科知识的支撑下，所得到的回报也是不菲的。BAT，华为，字节跳动，医学，教育，农业，人工智能，年薪百万，香车美女，人生巅峰等等这些词都是可以和大数据行业挂钩的。
根据全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000!
而根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
与如此大量需求相对应的是高额的回报。
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不难看出，从事大数据方面工作的薪酬是相当可观的，同时大数据发展上也可以由技术岗位转向管理岗位，最后走向人生巅峰。那么对于未来想从事大数据的童鞋们，重点来了，大数据方面的岗位都有哪些呢。以及每一个岗位所需要技能都需要哪些，接下来小编就带着大家看一下，大数据的就业方向以及所需要的专业技能。
1
ETL研发
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
所需技能：ETL工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。因此从事ETL研发首先一定要具有优秀的编程能力，其次要熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等。并且得会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。
薪酬情况:
2
Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。Hadoop开发人员利用Hadoop来对数据进行必要的处理。
所需技能：
Java/Scala/Python/C/C++/JavaScript/JSP中的一种或多种；熟悉Hadoop框架，掌握Hadoop/HBase/Flume/Kafka/Flink /Hive/Spark等开源大数据技术。
薪酬情况：
3
数据科学研究
数据科学的本质就是用数据来指导科学，用科学的方法处理数据，在许多行业中都通过结合数据来对专业做出指导和研究。
所需技能:良好的数据分析的能力，精通数学模型，能熟练使用数据分析软件R,Python等，有较强的英文能力。且该行业涉及知识较为深入和前沿，因此学历多数要求为硕士以上。
薪酬情况：
4
数据分析师
通过对已有数据进行分析处理得到有价值的信息，提供这些信息给企业让企业制定经营策略。或者从事研究方向，对学科数据进行挖掘分析，得到新的学科知识。
所需技能：对数据敏感，具有优秀的数据处理能力，能熟练使用R/python，熟练运用hive/sql编程，良好的编程能力，机器学习及统计学知识扎实。
薪酬情况：
5
OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
所需技能：熟悉大数据底层系统的开发，熟悉服务器软硬件体系结构；精通Linux和大数据存储和计算模型；精通一门开发语言（Python、Scala、Java、C等），熟练hadoop，spark，Kafka的使用，熟悉mysql等关系数据库和nosql技术。
薪酬情况：根据需求和公司的不同月薪从10000～50000不等。
6
数据可视化
随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。其主要的工作就是将庞大的数据转化成生动形象的图表，视频等。
所需技能：具有扎实的前端基本功，包括但不限于HTML/CSS/JS等；熟悉数据可视化库，如ECharts/D3.js/HighCharts/G2等;熟悉BI开发的流程。熟悉主流oracle数据库等，熟练掌握SQL。
薪酬情况:
7
算法工程师
通过研究算法提升数据的处理速度，节省处理数据的存储空间。让输入输出过程更加高效。
所需技能：具有优秀编程能力，精通Python，GO，R，Scala，c/c++或Java中任意一门语言；具备优秀的数学能力，精通监督/非监督机器学习的算法；对深度学习有广博而深入的了解。有较强的问题分析与解决的能力。
薪酬情况：
8
信息架构开发
了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和应用。
所需技能：具备优秀的编程能力，精通C/C++，熟悉Golang；熟悉mysql，redis等存储，熟悉Linux开发环境；有数据分析的洞察力和产品意识；精通架构模式，精通主流应用架构和平台，精通应用系统的高性能，高安全，高可靠，高可扩展，高可管理等非功能设计与规划。
薪酬情况：
9
数据仓库研究
建立并维护数据仓库，合理设计数据仓库，做到高可用，高扩展和易维护；与后端工程师沟通，根据相关需求，设计数据库的表结构，对最终性能负责；根据需求，确保数据实时性达标；与前端工程师沟通，根据数据分析后的结果辅助进行可视化展现；配合架构师完成ETL工作，确保数据入仓后的完整性和正确性。
所需技能：熟悉SQL及PLSQL的开发，了解MySQL/Oracle等大型数据库；熟悉Nosql(如Redis，Hbase等)，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，能解决高并发的调度系统中的问题。熟悉Unix/Linux操作系统和开发环境；熟悉分布式系统的应用系统的规划及设计能力。
薪酬情况：
10
数据挖掘工程师
以大数据为基础，借助hadoop集群，使用python脚本语言编写map/reduce程序，在海量数据中进行数据的分析统计；利用数据挖掘、人工智能等分析模型，发掘用户行为中蕴藏的潜在规律；对特定主题进行建模，解决实际问题。
所需技能：能熟练使用hadoop框架；具备优秀的编程能力；了解常用的数据分析工具，具有Hadoop、Hive、Storm及MySQL等分析实践经验；对机器学习，文本挖掘，自然语言识别和网络爬虫具有一定的了解。
薪酬情况：
通过以上的资料和数据我们可以看到，大数据的就业方向是很广泛的，薪酬相对于大多数行业来说也是处于较高水平的，由于大数据方面也涉及大量相关的计算机学科知识，因此在就业方面也可以选择与计算机相关的工作如：软件开发，游戏开发，系统运维或网络安全等。
大数据方向的职业相对于其他的职业来说会稍微辛苦一些。但是富有挑战性和创造性，对于愿意不断挑战自己，让自身不断提升的童鞋来说，大数据绝对是一个能满足你们要求的学科。
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