今天首席CTO笔记来给各位分享关于学大数据的到哪个城市发展好的相关内容，其中也会对大数据发展比较好的城市进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、数据科学与大数据技术专业去哪个城市就业好点？2、大数据在哪个城市发展比较好啊？3、大数据哪里好就业？4、大数据技术与应用这个专业在哪里发展比较好？5、大数据适合去哪些城市发展？数据科学与大数据技术专业去哪个城市就业好点？
建议可以去北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等一线及二线城市发展，现在不仅一线城市对数据科学人才需求大，二三线城市的需求量也在增多。
这里再给大家普及一些大数据的知识。大数据发展初期，需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。
随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
以全国TOP10城市为例，对比求职市场上数据分析职位CDA持证人与非持证人的月薪，发现系统学习并获等级认证者月薪均高于未考证人群，这样的情况并不局限于一线城市，在二三线城市也较明显。
LEVEL I持证人群和非持证人月薪TOP10城市比对
CDA Level I等级证书主要面向业务数据分析，属数据分析领域初级岗位，与之匹配为数据维护岗、数据分析师、数据赋能岗、BI工程师、数据开发岗，CDA Level I持证者的月平均工资高于非持证者。
LEVEL II持证人群和非持证人群月薪TOP10城市比对
CDA Level II等级证书分为数据挖掘和大数据方向，为数据分析领域的中级岗位，与之匹配为数据挖掘工程师、大数据分析师，CDA Level II持证者的月平均工资高于非持证者。
LEVEL III持证人群和非持证人群平均月薪比对
CDA Level III等级证书为数据科学，属于数据分析领域的高级岗位，一般为上市、国企等大型企业招聘岗，主要在北上广深一线城市，而CDA Level III持证者的月平均工资高于非持证者。
除了城市的选择外，数据科学与大数据技术专业还可以考虑一下一些工作方向，如：大数据系统架构师、大数据系统分析师、hadoop开发工程师、数据分析师等。
大数据在哪个城市发展比较好啊？
初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
数据科学与大数据技术专业就业薪资在多少
在一些发达城市，比如美国，大数据分析师每年平均薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。
国内某大型招聘平台给出的数据分析师的平均薪酬为：9724(取自 1139 份样本)，在北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等城市，大数据分析师需求量也是非常大的，因此，大数据分析是很有发展前途的。
数据科学与大数据技术专业就业方向
1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
2.大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
3.hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
大数据哪里好就业？
大数据就业岗位主要围绕数据价值化来展开，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据安全、数据应用等诸多方面。
大数据开发相关的岗位很多，比较热门的包括：
1、大数据开发工程师
主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。
岗位要求：
精通常用的数据结构和算法，理解面向对象设计的基本原则，熟悉常用的设计模式；
掌握Hadoop生态体系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；
2、大数据运维工程师
主要负责数据平台的集群管理，机器优化，集群监控等；对现有集群的优化和性能调优，满足不断增长的业务需求等。
岗位要求：
熟悉主流开源数据组件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各组件的原理和实现；熟悉分布式原理、分布式系统设计等。
3、大数据架构师
主要负责大数据基础框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型；负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。
岗位要求：
熟悉常用的数据结构和算法；具备丰富的开发经验，了解主流的大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
4、大数据分析师
大数据分析方向的岗位，则主要以数据分析挖掘为主，通常需要负责常规业务数据分析需求开发，用户画像构建，推荐算法实现等。
岗位要求：
熟悉数据仓库理论、数据挖掘理论基础，熟悉常用机器学习算法（如逻辑回归、神经网络、决策树、贝叶斯等)；对Hadoop和Spark生态当中的主流技术组件，有相应程度的了解。
对于基础人才-数据分析师，北京数据分析师平均工资：¥ 17780/月，取自 10319 份样本。
对于大数据开发工程师，北京大数据开发平均工资：30230/月。
对于Hadoop开发工程师，北京hadoop平均工资：24280/月。
对于数据挖掘工程师，北京数据挖掘工程师平均工资：¥ 29810/月
对于算法工程师，北京算法工程师平均工资：¥ 30530/月
所以可以去一线城市发展
大数据技术与应用这个专业在哪里发展比较好？
数据分析师在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。数据分析岗位大量的工作机会集中在北上广深以及杭州。期待往这个方向发展的人可以到这些城市去发展。但是这些城市也都集中了大量的各行业人才竞争压力也很大。
互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。
截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
扩展资料：
政府提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。
填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异。
企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。
参考资料来源：人民网-大数据应用
大数据适合去哪些城市发展？
大数据这几年的发展，行业的热度是大家有目共睹的，同时大数据作为新兴技术领域，首先肯定是集中在北上广等一线城市，一方面是大公司多，对大数据的重视程度更高，所以对大数据人才的需求度更高，岗位机会更多。
其次是新一线和二线城市，如杭州、深圳、成都等城市，也有比较好的互联网环境，大数据相关的岗位需求会稍微多一些。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于学大数据的到哪个城市发展好和大数据发展比较好的城市的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。