学大数据会有什么工作?
1、学大数据的就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的工作机遇。
2、学习大数据后出来可以就业的基础职位有数据挖掘工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、算法工程师、数据安全研究这五种。
3、大数据技术专业可以从事的工作有这些：视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多；常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。
4、大数据专业的学生在选择岗位时大致的有以下几个方向——数据工程方向，数据分析方向， 大数据运维方向等。大数据专业小方向也很多。比如基于计算机、移动互联网、电子信息、等各种相关领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作，也可以在IT领域从事计算机应用工作等。
5、大数据专业的就业方向主要有：体育、在线教育、交通、互联网、物联网、人工智能、金融、物流、电商等。大数据作为一门基础学科，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练等领域都发挥着重要作用。
大数据工程师是做什么的
1、大数据工程师的工作内容主要包括：数据采集、存储、处理、分析和挖掘。数据采集 大数据工程师的首要任务是收集数据。他们会利用各种工具和手段，从各种来源获取大量数据。这些数据可能是结构化的，比如数据库中的数字信息，也可能是非结构化的，如社交媒体上的文本信息或图片。
2、大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。
3、大数据工程师主要是对海量数据进行挖掘，分析，计算并为企业做出商业决策，发掘商业模式提供重要支持。大数据开发工程师的日常，可以精炼为3个阶段：找出过去事件的特征、预测未来可能发生的事情以及找出最优化的结果。本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。
4、数据工程师 数据工程师是大数据领域中的核心岗位之一。他们主要负责数据的采集、清洗、整合和处理工作。他们需要具备编程能力，熟悉数据处理工具和平台，如Hadoop、Spark等，以确保数据的质量和可用性。此外，他们还需要具备数据库管理知识，能够设计并管理大型数据库系统。
大数据工程师就业现状和前景如何?
1、大数据就业方向及前景怎么样 大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：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。
2、从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看，大数据专业领域的就业前景都是非常广阔的，数据科学与大数据技术本身也会开辟出一个巨大的价值空间，从而创造出新的产业生态，这个过程也必然会释放出大量的就业岗位。大数据专业的发展在一线城市也是比较好的。
3、大数据专业就业前景很好。大数据的行业已经大面积覆盖，纵观未来三十年都属于紧俏行业，目前我国对于大数据的就业人员需求很大，所以说大数据的就业前景非常乐观，工资待遇也都很好。近年来，随着互联网行业的飞速发展，移动互联网，电子商务，物联网和社交媒体的飞速发展进一步将我们推向了大数据时代。
为什么从事大数据行业,一定要学习Python?
1、Python还拥有一系列非常优秀的库，这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域，这些库的价值体现得更为明显。不管怎么说，从事大数据工作，少不得要在网络上爬取数据，不用Python爬虫，你还打算用什么呢？因此，在当前的大数据领域，从事大数据行业必学Python。
2、Python还拥有一系列非常优秀的库，这省了你编程中的很多时间。
3、因为大数据的采集人工很费力，python可以做网络爬虫快速采集数据。比人工是好多了。比如微博等社交软件经常被那些追明星的软件爬。把明星的动态实时同步到他的软件上。在大数据这一块最好的例子就是百度了，百度用他的baidu spider（一个特厉害爬虫）来获取数据。
4、对于大数据领域的从业者来说，是否使用Python往往取决于自身的岗位任务，不少从事大数据开发岗位的研发人员，通常会重点使用Java和Scala，如果岗位任务不需要使用Python，那么也没有必要一定要学习Python。
5、Python可以方便地连接互联网去发送/提取数据，也能从几乎所有存储格式文档中存取数据，包括文本文档、Excel、图片及各类SQL数据库。这样数据分析师就可以不依赖于其他人提供的特定格式数据，从而极大地提升数据使用能力。最后就是Python良好的可扩展性。
6、通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。
既然现在大数据入门的门槛不高,为什么薪酬普遍还不低呢?
首先，当前大数据领域的岗位附加值确实比较高，不仅算法岗的待遇比较高，开发岗和运维岗的待遇也相对比较高，原因主要有三点，其一是大数据领域的人才缺口比较大，其二是IT互联网行业对于新技术更敏感，其三是大数据领域的价值空间大。
一是低薪低，但是领导会培养人这类工作，后期发展潜力大，而且领导对你进行培养，你就可以从其它同事中脱颖而出，实现弯道超车，远非目前高薪资工作所能比拟；二是工作的目的是为了更好地生活。
就算你其他方面一直不成长(比如待人处事等，当然各方面都优秀肯定更具备竞争力)只是代码水平一直上升，不需要做到管理层领导层级别(有些人天生和人打交道就不行，更何谈如何转型成管理。
高级测试工程师年薪可高达10万元之多。 前程无忧2006年的薪酬报告显示，软件测试工程师在IT行业中越来越受到重视，其薪资也节节高升。测试工程师的起薪从2000至5000元／月不等，若有四年工作经验的话，薪资在8000元／月左右，具体视不同地域、不同性质企业、测试工程师的不同能力而定。
Java更好一点，因为Java应用广泛，除非有一项很大的技术突破能够替代Java。在当下，Java被使用的场景非常多，网站、游戏、办公软件、新零售、云计算、芯片技术、数字经济等多个互联网领域都不开Java，拥有很好的就业前景。
效率提高了，公司才可能支付高薪资。但松下先生提倡‘高薪资、高效率’时，却不把高效率摆在第一个努力的目标，而是借着提高薪资，来提高员工的工作意愿，然后再达到高效率。”他想，公司发展了，确实应该考虑提高员工的待遇，一方面是对老员工为公司辛勤工作的回报，另一方面是吸引高素质人才加盟公司的需要。