域名頻道IDC知識(shí)庫(kù)大數(shù)據(jù) 云計(jì)算到哪就業(yè)
作為云計(jì)算工程師，一 般會(huì)選擇入職阿里云，騰訊云、百度云這類專門做云核算服務(wù)的公司，或者入職銀行、金融 以及其他傳統(tǒng)職業(yè)企業(yè)，為這些企業(yè)建立和辦理私有云。
云計(jì)算專業(yè)的畢業(yè)生，可以重點(diǎn)關(guān)注以下幾類崗位：
第一：云計(jì)算運(yùn)維崗位。云計(jì)算運(yùn)維崗位是目前需求量相對(duì)比較大的崗位之一，隨著大量的行業(yè)企業(yè)紛紛開(kāi)始采用云計(jì)算平臺(tái)，未來(lái)云計(jì)算運(yùn)維的崗位需求量會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大。云計(jì)算運(yùn)維崗位涉及到虛擬化技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)、監(jiān)管和安全等技術(shù)，整體的知識(shí)面還是相對(duì)比較廣泛的，而且對(duì)于從業(yè)者的動(dòng)手實(shí)踐能力有比較高的要求。
第二：云計(jì)算平臺(tái)開(kāi)發(fā)崗位。當(dāng)前云計(jì)算平臺(tái)正在從IaaS向PaaS和SaaS覆蓋，這個(gè)過(guò)程會(huì)陸續(xù)釋放出大量的崗位需求，目前有不少研究生會(huì)從事大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)崗位，而且薪資待遇也相對(duì)比較高。實(shí)際上，當(dāng)前平臺(tái)開(kāi)發(fā)崗位的整體需求量都比較大，物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開(kāi)發(fā)、人工智能平臺(tái)開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域也有較大的人才需求量。
第三：軟件開(kāi)發(fā)崗位。云計(jì)算專業(yè)的畢業(yè)生也可以選擇從事傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)崗位，未來(lái)在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域有大量的開(kāi)發(fā)任務(wù)都將基于云計(jì)算平臺(tái)來(lái)完成（PaaS），產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，云計(jì)算平臺(tái)將不斷拓展程序員的開(kāi)發(fā)邊界。另外，云計(jì)算平臺(tái)與大數(shù)據(jù)平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和人工智能平臺(tái)之間也存在非常緊密的聯(lián)系，掌握云計(jì)算平臺(tái)也很容易向其他幾個(gè)平臺(tái)發(fā)展。
大數(shù)據(jù)類主要是以下幾個(gè)方面：
一、數(shù)據(jù)工程師
數(shù)據(jù)工程師主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)和處理，需要熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本概念和架構(gòu)，如Hadoop、Spark等。工作內(nèi)容包括數(shù)據(jù)整合、清洗、轉(zhuǎn)換、翻譯和導(dǎo)入，以及設(shè)定數(shù)據(jù)的處理管道和工作流程。
二、數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師主要負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解釋，幫助企業(yè)了解客戶需求、市場(chǎng)趨勢(shì)和業(yè)務(wù)變化等。從事這類職業(yè)需要具備較高的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、商業(yè)分析和市場(chǎng)研究等方面的專業(yè)知識(shí)，同時(shí)需要熟練掌握各種數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)。
三、人工智能工程師
人工智能工程師主要負(fù)責(zé)利用各種機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)來(lái)解決各種實(shí)際問(wèn)題。他們需要熟悉各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，并能夠分析和優(yōu)化算法的性能和準(zhǔn)確度。
四、云計(jì)算工程師
云計(jì)算工程師主要負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和維護(hù)云計(jì)算架構(gòu)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的自動(dòng)化和虛擬化。這類工作崗位需要掌握云計(jì)算的基本概念、技術(shù)和服務(wù)，比如在國(guó)外很火的AWS、Azure、Google Cloud等。
五、數(shù)據(jù)科學(xué)家
數(shù)據(jù)科學(xué)家主要負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、趨勢(shì)和規(guī)律，并向客戶提取有價(jià)值的信息和知識(shí)。他們需要具備數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析和商業(yè)洞察等方面的知識(shí)，要熟練掌握各種數(shù)據(jù)科學(xué)工具和技術(shù)。
六、 數(shù)據(jù)可視化工程師
數(shù)據(jù)可視化工程師主要負(fù)責(zé)將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的結(jié)果，以便用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)，需要掌握各種數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)，比如Tableau、Power BI、D3.js等。
七、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理主要負(fù)責(zé)組織內(nèi)部的跨職能團(tuán)隊(duì)的合作，以設(shè)計(jì)、構(gòu)建和優(yōu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品。他們需要了解市場(chǎng)需求、用戶需求和技術(shù)趨勢(shì)，以便提供高質(zhì)量的產(chǎn)品，需要具備項(xiàng)目管理、市場(chǎng)推廣和團(tuán)隊(duì)管理等方面的能力。
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