大数据云计算学习完可以从事什么工作？

随着云时代的发展，大数据也吸引了越来越多的目光。云计算和大数据早已成为不可分割的一体，掌握了云计算和大数据也就掌握了大数据常见的实时以及离线开发框架，具备架构设计以及开发能力，能够胜任 hadoop开发工程师，spark开发工程师，flink开发工程师等岗位。

下面是各个阶段适应的岗位：

阶段一：

基础知识（linux操作基础、shell编程、hadoop集群环境准备、zookeeper集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾回收算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。完成以上初级阶段的学习，大家就能够完成中小型企业常见的自动化脚本。

阶段二 :

hadoop环境搭建2.0（hadoop源生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs入门、hdfs深入）、mapreduce（mapreduce入门、mapreduce深入学习、mapreduce高级）、yarn、hive（hive安装、hive基本操作、hive高级用法、hive调优）、辅助系统工具（flume、azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学到这个阶段大家基本能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位。

阶段三 :

kafka消息队列、storm编程（storm编程、strom实时看板案例、storm高级应用）。完成第三阶段的学习，大家能够胜任Storm实时计算相关工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流式计算工程师等岗位。

阶段四 ：

项目开发（strom日志告警、strom路由器项目开发）。了解了strom项目开发，大家能够胜任流计算开发工作，流式计算工程师、大数据开发工程师等相关工作岗位。

阶段五 :

Scala编程（Scala基础语法、Scala中面向对象编程、Scala中的模式匹配、Scala中的actor介绍、Actor实战、Scala中的高阶函数、隐式转换和隐式参数、Akka编程实战）、Spark（Spark概述、Spark集群安装、Spark HA高可用部署、Spark程序、RDD概述 、创建RDD 、RDD常用的算子操作 、RDD的依赖关系、RDD的缓存机制 、DAG的生成 、spark检查点、Spark SQL概述 、DataFrame介绍以及与RDD对比 、DataFrame常用操作 、DataSet的介绍、以编程方式执行Spark SQL查询、Spark on Yarn介绍、sparkStreaming概述、Spark Streaming原理 、DStream相关操作、Dstream操作实战、sparkStreaming整合flume实战、sparkStreaming整合kafka实战）、Hbase（hbase简介、hbase部署、hbase基本操作、hbase的过滤器、hbase原理、hbase高阶）。完成第五阶段的学习，大家能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等等。

阶段六 :

用户画像（用户画像概述、用户画像建模、用户画像环境、用户画像开发、hive整合hbase、hbase集成phoenix、项目可视化）。完成大数据Spark项目实战能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师。

阶段七 :

Flink（Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的学习，大家能够胜任Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等岗位。

阶段八 :

机器学习入门（机器学习概念、机器学习数学基础）、机器学习语言基础（Python语言、Python数据分析库实战、用户画像标签预测实战）、集成学习算法、构建人才流失模型、数据挖掘项目、推荐系统、CTR点击率预估实战。完成最后的学习能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才急剧增长产生的缺口。

一、编程语言类

目前互联网公司最核心的研发人员就是程序员，他们掌握着当下最流行的编程语言，也拿着其他行业想象不到的高薪。培训按照编程语言的划分，可以分为以下几类：

（1）C和C++:

理论上，只要硬件驱动和API合适，C和C++就可以用于任何开发，效率可以说是所有编程语言里最高的。排除你系统里没有C/C++编译器的情况。一般的系统里C一般都具备，但是可能有些是没有C++编译器的。目前，C语言主要用来服务应用，开发底层模块和嵌入式。尽管C++也可以，但是由于其复杂性，程序员更多的是选择C语言来做。C++适合一些复杂但又要求高效率的，比如大型游戏等等。

（2）Java:

Java功能强大，简单易用。具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。由于其语言特性好，框架丰富，常常被应用于企业中，你可能经常会听到一些关于J2EE，Hibernate等的讨论。而且，现如今的安卓手机的标准编程语言也是Java。

（3）JavaScript：

外行人可能觉得Javascript听起来跟Java有关，实则没有任何联系。毫无疑问，Javascript最广泛的是在web前端。通俗的说，当网站传送一些用各种“标签”代表的格式文档时后，Javascript负责把这些文档“转化”成一些客户端动态效果。除此之外，Node.JS还用于开发服务器端。

（4）Python：

Python语法简洁清晰，具有比较丰富和强大的库，而由于它可以把用其他语言制作的模块轻松地联结在一起，又称其为胶水语言。IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python位居首位。应用比较广泛，像信息安全、物联网开发、桌面应用、大数据处理都需要用python。

二、前端与移动开发类

随着移动互联网的深入发展，多屏互动和多端兼容友好的界面成为目前所有系统重要的需求，让前端开发工程师一跃成为目前市场紧俏、火爆的人才。 前端与移动开发培训课程内容包含目前最流行的三大框架(Vue、React、Angular)，把全栈工程师必须要掌握的全部前端技术、Node.js相关后台技术、HTML5移动方向开发技术做了系统整合，总之，该课程致力于培养中高级前端工程师。

三、软件测试类

该课程立足于测试领域的中高端测试人才需求，课程内容由浅入深， 涵盖基础功能测试、接口自动化、Web端自动化、移动自动化、性能测试，通过企 业级实战项目，确保学员从理论学习到实践，真正掌握中高端测试技术，成为企业争抢的测试精英。

四、云计算大数据

该课程共分为八大阶段，从大数据基础增强开始，内容精准聚焦大数据开发过程中必备的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容；涵盖了大数据体系中几乎所有的核心技术，包含Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase、Flink、机器学习等。

五、新媒体运营

重点讲解推广与拉新、用户互动、社群营销、小程序运营、短视频运营、产品运营、营销策划及媒介推广等核心知识点；为初学者夯实新媒体+短视频运营的基础；通过项目实战内容，再次夯实核心知识点。

六、UI设计

立足于互联网+行业对设计人才的需求，课程体系从理论到实战，层层递进，步步深入，旨在培养“全能型高薪设计人才”。通过学习，能够熟练应用Photoshop、illustrator、AE、Axure RP、Xmind、Sketch、CorelDRAW、C4D、Dreamweawer、创意手绘等众多软件工具；课程结合跨平台实战项目，让学员在真实项目下进行实战训练，真正掌握平面设计、淘宝电商设计、网页设计和UI、UE设计等工作技能。

以上就是结合云和数据现有课程列举的一些最热门的IT培训方向，相信无论学哪一个都是很有职业前途的。加油！

大数据就业前景

伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。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。

大数据就业方向

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。

对应岗位：大数据运维工程师

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