导读：很多朋友问到关于大数据构架师和工程师哪个好的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
本文目录一览：
1、大数据专业就业方向2、程序员，架构师，软件工程师的区别3、大数据与会计和网络工程师哪个好4、大数据技术与工程专业好就业吗？5、大数据工程师和大数据开发工程师的职能有何区别6、数据分析师和 大数据工程师 哪个好大数据专业就业方向
该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。
1、大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上。
2、大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R.这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。
3、算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。
程序员，架构师，软件工程师的区别
软件工程师和程序员区别主要表现在以下几方面：
1、概念不同:软件设计师是指能根据软件开发项目管理和软件工程的要求，按照系统总体设计规格说明书进行软件设计，编写程序设计规格说明书等相应的文档的实用性人才;而程序员指的是从事程序开发、程序维护的基层工作人员。
2、工作职责不同:软件设计师主要职责是组织和指导程序员编写、调试程序，并时软件进行优化和集成测试，开发出符合系统总体设计要求的高质量软件;而程序员主要负责软件项目的详细设计、编码和内部测试的组织实施，对小型称件项目兼任系统分析工作，完成分配项目的实施和技术支持工作。
3、拥有一定的编程能力的都能称为程序员，不需要考证;而软件设计师需要通过计算机软件资格考试的中级考试。
大数据与会计和网络工程师哪个好
网络工程师好。
1、大数据与会计的平均工资不如网络工程师高，待遇好。
2、大数据与会计的工作量大，不如网络工程师的工作简单轻松。
大数据技术与工程专业好就业吗？
大数据专业还是很好就业的！大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据是这些新兴技术的基础。大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；大数据运维和云计算方向：涉及的岗位诸如大数据运维工程师等；这其中，数据挖掘，数据分析这一块是最容易入门，也是人才缺口最大的一块发展方向。很多大型的企业都会借助一些BI工具，诸如国外很有名气的Tableau、PowerBI，国内的hei马DataFocus、FineBI、永洪BI等等，来协助进行数据分析。而大数据分析师，就是需要熟练操作运用这些BI工具，将数据的价值最大化。
大数据工程师和大数据开发工程师的职能有何区别
大数据工程师和大数据开发工程师两者之间没有区别。大数据工程师指的就是大数据开发工程师。大数据工程师（即大数据开发工程师）从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务。
大数据工程师（即大数据开发工程师）的职能如下：
1、大数据采集（爬虫）、大数据清洗（ETL工程师）、大数据建模（算法工程师）与大数据分析（数据分析员）。
2、管理、分析展现及应用等技术（大数据开发工程师）。
3、研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准。
4、设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统。
5、管理、维护并保障大数据系统稳定运行。
6、监控、管理和保障大数据安全。
7、提供大数据的技术咨询和技术服务。
扩展资料：
大数据工程师（即大数据开发工程师）的技能要求：
1、精通Java技术知识，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发。
2、了解python/shell等脚本语言。
3、熟悉大数据平台架构，对ETL、数据仓库等有一定了解。
4、有数据可视化、数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。
5、有爬虫系统开发经验者优先。
数据分析师和 大数据工程师 哪个好
两个岗位完全不同。数据分析师是用数据的。数据工程师是把数据汇聚起来的。不过非要说好的话，数据分析师是比较好的。
数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候就需要打电话寻求数据科学家的帮助。
互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
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