网上有关“参加完大数据培训能找到工作吗”话题很是火热，小编也是针对参加完大数据培训能找到工作吗寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的，需要从各个方向学习，逐个击破！

大数据培训

Hadoop开发工程师

你就需要具备以下技术：

a. 基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务;

b. 应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则;来源:https://maiya369.com/cshi/202503-188.html

c来源:https://maiya369.com/bkjj/202412-128.html. 对hadoop、hive、hbase、Map/Reduce相关产品进行预研、开发;来源:https://www.maiya369.com/zhishi/202412-106.html

d来源:https://www.maiya369.com/cshi/202503-178.html. **Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析。

e. Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率;

数据工程师

职责：

a. 分析各类用户不断变化的行为;

b. 预测各类营销对用户的影响，定位精准市场投放;

c. 帮助实现自动化监控平台。来源:https://maiya369.com/cshi/202412-71.html

Hadoop运维工程师

你需要具备以下技术知识：

a. 平台大数据环境的部署维护和技术支持;

b. 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析;来源:https://maiya369.com/cshi/202503-202.html

c. 应用安全，数据的日常备份和应急恢复;

数据挖掘分析师

你需要具备以下技术：

a.对优先考虑的账户进行统计分析，从而更大限度的成功化。

b.与主管或客户端沟通行动计划，并找出需要改进的地方。

c.执行战略数据分析和研究，以支持业务需求。

d.找准机会从而用复杂的统计建模提高生产率。

e.浏览数据来认准机会并提高业务成效。

f.指定业务流程，目标和战略的理解，以提供分析和解释来源:https://www.maiya369.com/xwzx/202412-90.html。来源:https://maiya369.com/zhishi/202412-28.html

g.针对内部讨论的理解，在适当情况下获得业务需求和必要的分析。

以下是一个文科生小白转行数据分析的人生历程，分享给你，相信可以帮助正处人生十字路口的朋友或正处于迷茫摇摆时期的人们一些启发或借鉴。

1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽（至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少），但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑，尤其是对于文科出身的我，付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……

2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。

3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维（更注重思维的创造和个性的发扬），理性思维和客观科学更重要。因为这种学习习惯决定着你必然会被同行的有心者远远地摔在后面，百度、谷歌、Stack Overflow永远向你免费敞开大门；

4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值；

5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python（数据科学相关模块）、SQL（可以选择一个平台，比如MySQL）这三大关卡早点过了。（如果你不想再天天加班补的话）；

6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，各种……的无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步；

7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问（问真正有价值的问题）、多总结、多交流，给自己足够的转行周期（如果你是科班出身的统计、数学、计算机，也许会走的顺风顺水，但也不可以掉以轻心，倘若不是，请一定要慎重选择，起码要给自己一到两年的转行缓冲期具体视自己的专业背景和技术实力而定，什么7天精通机器学习、三个月精通人工智能，你自己敢信嘛？）

8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了来源:https://www.maiya369.com/cshi/202503-166.html。

其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有，但任何的时间节点上，倘若一直停滞不前、犹豫不决，那么所有可以有或可能有的机会都会错失来源:https://maiya369.com/cshi/202412-18.html。庆幸我虽然浑浑噩噩，一路上也是披荆斩棘，但时光不负我，付出终究收获成果！愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。

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