学习大数据的职业包括：Hadoop研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、Hadoop运维工程师、大数据运维工程师、Java大数据工程师、spark工程师等。
你能做些什么来学习大数据
1.大数据系统研发工程师：负责大数据系统的研发，包括大规模非结构化数据业务模型的构建、大数据存储、数据库架构设计和详细数据库设计，优化数据库架构，解决数据库中心的建设和设计问题。他们还负责集群的日常运行、系统监控和配置，以及Hadoop和其他系统的集成。
2.大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台，开发分析应用。他们熟悉不同MapReduce事务的工具或算法、编程、打包、优化或部署。他们以大数据技术为核心，开发基于大数据技术的各种应用和行业解决方案。
3.大数据分析师：他们使用算法解决分析问题，从事数据挖掘。他们的能力是让数据说出真相。此外，他们还拥有特定领域的专业知识，帮助开发数据产品，并推动数据解决方案的不断更新。
4.数据可视化工程师：具有良好的沟通能力、团队精神、责任心强、解决问题能力强。他们负责在收集的高质量数据中应用图形工具和手段，一目了然地揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好地开展大数据应用开发，发现大数据背后的巨大财富。
大数据专业学习什么课程
1.大数据技术专业属于交叉学科：统计学、数学和计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和扩展学科。
2.我们还需要学习数据采集、分析和处理软件、数学建模软件和计算机编程语言。知识结构是具有两个专业和多种能力（具有专业知识和数据思维）的跨境人才。
3、以中国人民大学为例
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理、数学和信息科学导论、数据结构、数据科学导论、编程导论和编程实践。
必修课程：离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统简介、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课程：数据科学算法导论、数据科学主题、数据科学实践、互联网实践开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
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