对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事？大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
大数据的工作范围广，可以选择岗位很多。如：大数据发展工程师，操作工程师、大数据架构师、工程师、BI工程师、数据挖掘工程师、ETL开发工程师、Spark开发工程师等工作。
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都促使各个行业有大数据分析的需要。针对大数据分析，目前免费的开源的可以使用Hadoop等开源项目，对于中小企业可以使用国内一些大数据分析产品，如永洪科技等，如果预算充足，也可以考虑IBM，Oracle，SAP等国外企业的大数据产品。具体大数据工作还是要结合自身行业知识，建立好合适的数据模型，针对性的进行分析。
大数据行业就业方向和职业：三大方向 ，十大职位 三大方向：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。
Linux命令。对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。Hadoop。
大数据的三大思维：要数据全集不要采样、拥抱混杂性、要相关性不要因果性。这些思维为大数据分析提供了新的视角和方法。然而，这些思维并非放之四海而皆准的真理。例如，在全量数据存在且可分析的前提下，全量数据优于采样数据。
第描述思维 也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。
维度表是事实表不可分割的部分。维度表是进入事实表的入口。丰富的维度属性给出了丰富的分析切割能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口。最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。应该通过用更为详细的文本属性取代编码，力求最大限度地减少编码在维度表中的使用。
数据时延——即从数据创建或获取到数据可以访问的时间差——对于时间敏感的流程如实时欺诈监测或多渠道“即时”营销至关重要，因此，某些类型的数据必须实时分析，以产生业务价值。 精确性：数据的不确定性大数据的精确性维度指的是与某些数据类型相关的可靠性。
大数据何以为大数据现在是个热点词汇，关于有了大数据，如何发挥大数据的价值，议论纷纷，而笔者以为，似乎这有点搞错了原因与结果，就象关联关系，有A的时候，B与之关联，而有B的时候，A却未必关联，笔者还是从通常的4个V来描述一下我所认为的大数据思维。大数据的量，数据量足够大，达到了统计性意义，才有价值。
利用大数据发展业务的五个维度 对于大数据的前景，有53%的互联网专家和观察员相信，它将给社会的各个方面都带来积极的影响。大数据可以增加社会透明度、可以更好地分析系统性能等等，因此它在未来价值巨大。除了以上优点，大数据还能创造新的商业模式、产品和服务。
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