大数据工程技术人员：大数据人才在我国同样紧缺，猎聘大数据人才就业趋势报告显示，中国大数据人才缺口高达150万。 云计算工程技术人员：云计算行业对技能型人才的需求持续增长，尤其在一线城市，北京云计算人才缺口将近12万人，其次为上海、深圳和广州。
中国目前急需的十大技工包括维修电工、陈列设计师、排水工程师、IT程序员、电子商务工程师、理财规划师、风险控制专员、牙医、装饰设计师和机械设计师。 维修电工：负责维修机械设备和电气系统，安装和调试。由于这项工作关系到安全，需要有丰富经验的专业人员。
中国急需的十大技工包括：电工、锅炉工、焊工、机械维修工、汽车修理工、木工、铣床操作工、钳工、管道安装工和烤漆工。 电工：负责电路的安装、检测和维护，工作领域涵盖住宅、商业建筑、厂房等。
电子化技工与电工电子化技工在工业生产、建筑安装领域扮演着关键角色。随着房地产市场的繁荣，对电气设备的需求不断攀升，然而，这一领域的专业人才却显得尤为紧缺。
技工-瓦工 瓦工负责建筑物的墙面、地面等部位的瓦片或其他材料铺设、安装和装饰，他们是建筑行业的魔法师。市场需求：随着城市化进程的加速和建筑业的蓬勃发展，瓦工的需求量逐渐增加。然而，由于瓦工工作的艰苦性和高技能要求，合格的瓦工数量相对稀缺。
中国的十大紧缺技工包括焊工、电工、机械师、汽车技师、模具工、铣床工、建筑工人、工程师、制板工、木工。 焊工：随着建筑业和制造业的发展，对焊接技术的需求日益增长，焊工成为紧缺人才。 电工：随着电子产品和智能家居的普及，电工在安装和维护方面的重要性不断上升。
1、数据开发是做如下：负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；主要从事网络日志的大数据分析工作，包括：网络日志的数据提取、数据融合及分析；专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发，负责网络安全业务主题建模等工作。
2、和软件开发类似，两者都要互相用到，彼此交叉。比如银行的自动取款机系统，就是数据库开发的典型例子。你会觉得这个应该是软件开发的写代码啊，但是事实上写代码只是取款机系统实现的一步而已。
3、负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。数据分析师 进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
4、简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。大数据分析：简略来说就是从天量的数据中通过算法搜索找出隐藏在其中的信息数据的过程，然后对收集来的大量的信息数据进行详细研究和概括，推断其趋势或者结果，以便于做出判断及采取适当的行动。
5、大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。
6、数据专业就业方向具体做的工作如下：大数据开发工程师。大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。Hadoop开发工程师。
1、比较不错，数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。该专业的毕业生具体就业方向主要有：计算机和互联网领域从事数据分析、系统分析、大数据工程应用开发；还可以成为信息分析师、商业分析师、数据库协调员、开发机器学习系统等等。
2、综上所述，数据科学与大数据技术专业是一个就业前景良好的专业。随着大数据技术的不断发展，市场对数据科学人才的需求将会持续增大。因此，选择数据科学与大数据技术专业是一个非常有前途的选择。
3、总之，数据科学与大数据技术是一个前景广阔的专业领域，拥有广泛的就业前景和巨大的发展潜力。对于有志于从事这一领域的学生来说，积极学习相关知识和技能，不断提升自己的综合素质，将有利于在未来的就业市场中获得更好的发展机会。
数据处理通常包括以下四个关键过程： 数据梳理与规划：企业面临海量的实时数据，需明确采集哪些数据、数据存储位置及方式。这个过程涉及跨部门协作，需要前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等共同参与，确保数据资源有序规划。
数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。
大数据处理的四个主要流程如下： 数据收集：这一阶段涉及从各种来源搜集结构化和非结构化数据。数据可源自外部资源或内部数据源，并需确保其完整性。 数据存储：随后，需将收集来的数据储存在安全可靠的数据仓库中。这一步骤至关重要，因为它保证了数据的有序管理和长期保存。
大数据处理的四个步骤包括：数据收集、数据清洗与整理、数据分析和数据可视化。首先，数据收集是大数据处理的第一步，它涉及从各种来源获取相关信息。这些来源可能包括社交媒体平台、企业数据库、电子商务网站、物联网设备等。数据收集的关键是确保数据的全面性和多样性，以便后续分析能得出准确结论。
数据处理 获取数据，把数据处理成自己想要的东西。形成报告 把数据分析的结果可视化，展现出来。
发现数据重点 为了生成那些有意义的报告，数据分析师首先必须能够看到数据中的重要部分和模式。定期递增报告（例如每周，每月或每季度）很重要，因为它有助于分析师注意到重要的部分是什么。收集数据并设置基础设施 也许分析师工作中最技术性的方面是收集数据本身。
跑数据，也就是利用SQL代码从数据库中调取相关的数据，然后在利用调取过来的数据进行相关的数据分析。2）支持销售部门分析需求。这个过程基本是伴随着销售部门的需求来的，一般持续时间比较长。
写SQL 脚本：俗称“跑数据”。leader要一组 季度数据/月数据/周数据 ，写一段或者N段SQL把数据跑出来。一般是临时性需求，不过当发现默默地演变成一个常规性需求时，最好直接封装SP（存储过程）了……每次跑一下方便省事。
数据采集：数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
