隨著各行業(yè)數(shù)據(jù)的大量積累和應(yīng)用需求的不斷增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一種快速獲取并分析海量數(shù)據(jù)的核心手段，逐漸成為了企業(yè)和組織重要的服役力工具。那么，大數(shù)據(jù)學(xué)出來做什么工作呢？

　　1. 大數(shù)據(jù)工程師

　　大數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、部署和維護(hù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并保障平臺(tái)高效穩(wěn)定地運(yùn)轉(zhuǎn)。要求技術(shù)能力扎實(shí)，能夠掌握分布式平臺(tái)技術(shù)，例如 Hadoop、Spark等，并能熟悉多種數(shù)據(jù)庫(kù)，如NoSQL、MySQL等。

　　2. 數(shù)據(jù)分析師

　　數(shù)據(jù)分析師通常是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)研究員，主要為業(yè)務(wù)領(lǐng)域提出問題，從數(shù)據(jù)中找出價(jià)值，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和可視化分析，進(jìn)而支持業(yè)務(wù)決策。要求具有扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，能夠通過各種分析工具，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

　　3. 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主要應(yīng)用方向，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需要掌握大量有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，能夠了解機(jī)器學(xué)習(xí)模型的具體實(shí)現(xiàn)，例如深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等算法。

　　4. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師

　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師需要架構(gòu)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse)，然后從相關(guān)系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，經(jīng)過ETL(Extract, Transform, Load)的流程，對(duì)數(shù)據(jù)格式、語義和精度進(jìn)行處理，最后輸出到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。要求精通OLTP、OLAP等相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，同時(shí)要深入理解企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)和管理原則。

　　5. 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師

　　大數(shù)據(jù)架構(gòu)師負(fù)責(zé)整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，包括業(yè)務(wù)需求的分析、系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)、關(guān)鍵技術(shù)和模塊的選用等。要求具有全局和規(guī)劃性思維，能夠從一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)角度思考，考慮系統(tǒng)未來可能的演進(jìn)方向和變化。

　　6. 數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?/strong>