随着云时代的发展，大数据也吸引了越来越多的目光。云计算和大数据早已成为不可分割的一体，掌握了云计算和大数据也就掌握了大数据常见的实时以及离线开发框架，具备架构设计以及开发能力，能够胜任 hadoop开发工程师，spark开发工程师，flink开发工程师等岗位。
下面是各个阶段适应的岗位：
阶段一：
基础知识（linux操作基础、shell编程、hadoop集群环境准备、zookeeper集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾回收算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。完成以上初级阶段的学习，大家就能够完成中小型企业常见的自动化脚本。
阶段二 :
hadoop环境搭建2.0（hadoop源生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs入门、hdfs深入）、mapreduce（mapreduce入门、mapreduce深入学习、mapreduce高级）、yarn、hive（hive安装、hive基本操作、hive高级用法、hive调优）、辅助系统工具（flume、azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学到这个阶段大家基本能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位。
阶段三 :
kafka消息队列、storm编程（storm编程、strom实时看板案例、storm高级应用）。完成第三阶段的学习，大家能够胜任Storm实时计算相关工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流式计算工程师等岗位。
阶段四 ：
项目开发（strom日志告警、strom路由器项目开发）。了解了strom项目开发，大家能够胜任流计算开发工作，流式计算工程师、大数据开发工程师等相关工作岗位。
阶段五 :
Scala编程（Scala基础语法、Scala中面向对象编程、Scala中的模式匹配、Scala中的actor介绍、Actor实战、Scala中的高阶函数、隐式转换和隐式参数、Akka编程实战）、Spark（Spark概述、Spark集群安装、Spark HA高可用部署、Spark程序、RDD概述 、创建RDD 、RDD常用的算子操作 、RDD的依赖关系、RDD的缓存机制 、DAG的生成 、spark检查点、Spark SQL概述 、DataFrame介绍以及与RDD对比 、DataFrame常用操作 、DataSet的介绍、以编程方式执行Spark SQL查询、Spark on Yarn介绍、sparkStreaming概述、Spark Streaming原理 、DStream相关操作、Dstream操作实战、sparkStreaming整合flume实战、sparkStreaming整合kafka实战）、Hbase（hbase简介、hbase部署、hbase基本操作、hbase的过滤器、hbase原理、hbase高阶）。完成第五阶段的学习，大家能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等等。
阶段六 :
用户画像（用户画像概述、用户画像建模、用户画像环境、用户画像开发、hive整合hbase、hbase集成phoenix、项目可视化）。完成大数据Spark项目实战能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师。
阶段七 :
Flink（Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的学习，大家能够胜任Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等岗位。
阶段八 :
机器学习入门（机器学习概念、机器学习数学基础）、机器学习语言基础（Python语言、Python数据分析库实战、用户画像标签预测实战）、集成学习算法、构建人才流失模型、数据挖掘项目、推荐系统、CTR点击率预估实战。完成最后的学习能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才急剧增长产生的缺口。
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第1个回答 2022-05-16
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二、架构师，这是一个比较高端的职业，学习云计算后可以进行的是开发以及部署方面的工作，做的是宏观方面的工作。而这一个岗位工作可能会需要有一定的学历，学习能力，以及投入大量的时间精力去了解和熟悉才可以掌握，但若是能够真的掌握了架构师的工作，从事相关方面的职业，会有很高的收入。
三、运维方面的工作，这是从事的运行方面的工作，像如何进行实施，运行出错了如何进行维护，如果做好存储方面的工作等。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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2020-11-17·大数据人才培养的机构
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2022-05-16·互联网职业教育培训机构
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第2个回答 2020-11-17
大数据可以从事的工作：
1、大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
2.大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。（这是培养入行的最佳起步）。
3.大数据分析师：主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。
4.数据可视化工程师：负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发
云计算主要包括以下几种：
1、云计算企业架构师
云计算架构师有两条非常好的途径可供选择：公共云解决方案架构师和安全架构师。传统架构技术对于以云作为基础的IT企业来说不够具体化，而且大多数企业寻找的是熟悉特定品牌的云的内容专家(SME)，例如亚马逊网络服务、谷歌和微软。所以，如果你在IT架构或安全拥有一个较为一般化的职位，你需要集中将注意力放在特定的云服务上，包括安全服务。
2、云计算开发人员
软件开发是一门用途最为广泛的技术，因为你可以在几乎任何平台上编码。但是在云上，你需要费些心思去深入了解特定的公共云，因为了解之后，你需要创造在云上原生的应用程序。“云上原生的”意味着要将云平台的命令直接植入应用程序，例如安全服务、队列、I/O服务，和资源供应的管理。运用这些命令需要你同时细致的了解所用编程的语言，以及在什么地方该使用哪一个界面、怎么使用、为什么使用。
3、云系统管理员
对于系统管理员来说，云职业之路要从转移到云运算，做一名cloudop开始。这是云运算中的一个新职位，主要负责备份、恢复、检测运行、管理SLA以及其他在云基础虚拟服务器的运算设置方面很有趣的工作。本回答被网友采纳
1、大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
2.大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。（这是培养入行的最佳起步）。
3.大数据分析师：主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。
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云计算主要包括以下几种：
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2、云计算开发人员
软件开发是一门用途最为广泛的技术，因为你可以在几乎任何平台上编码。但是在云上，你需要费些心思去深入了解特定的公共云，因为了解之后，你需要创造在云上原生的应用程序。“云上原生的”意味着要将云平台的命令直接植入应用程序，例如安全服务、队列、I/O服务，和资源供应的管理。运用这些命令需要你同时细致的了解所用编程的语言，以及在什么地方该使用哪一个界面、怎么使用、为什么使用。
3、云系统管理员
对于系统管理员来说，云职业之路要从转移到云运算，做一名cloudop开始。这是云运算中的一个新职位，主要负责备份、恢复、检测运行、管理SLA以及其他在云基础虚拟服务器的运算设置方面很有趣的工作。本回答被网友采纳
第3个回答 2022-03-26
据统计，我国电子商务企业已达到1000多万家，其中大中型企业就有10万多家，初步估计，未来我国对电子商务人才的需求每年约80万人，而我国目前包括高校和各类培训机构每年输出的人才数量不到10万人。人才缺口巨大已成为制约我国电商行业发展的一大瓶颈。
选择江西新华电脑学院云电商工程师专业，你将学习：
电子商务概论与政策法规、Photoshop图像处理、电子商务物流管理、HTML5+CSS3、WEB和移动界面商业案例、Windows Server2003服务器操作系统、动态网页设计PHPMYSQL、网络数据库基础(SQLServer）、JavaScript、电子商务安全与网上支付、百度SEM、SEO优化与推广、网络营销及综合实践等。
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第4个回答 2021-01-23
云计算和大数据需要学习吗以后工作能用到吗，有个网友问到他现在的工作是做网络的，以后是否需要继续学习云计算和大数据的知识呢
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