大数据毕业生求职之路：搞定技术并突破就业边界

随着大数据行业的火热，越来越多的毕业生期待在大数据行业就业：哪些工作最适合他们？他们该如何准备？

大数据领域的职位包括方面很多，比如大数据工程师、数据科学家、数据分析师、数据库管理员、企业数据架构师、云计算工程师等。职位要求有差异，根据每个职位的不同，其所要求的技能也有所不同。同时需要了解大数据相关技术的发展趋势。

首先，应用程序开发技术领域是技术开发和系统设计的主要领域，既包括关系型数据库开发技术，也包括大数据技术，这类技术是大数据企业的核心技能，针对企业的需求，毕业生应该具备不同的数据处理框架和技术，包括Hadoop、Spark等数据库建设技术和开发，以及基于MySQL、Oracle或者PostgreSQL等关系型数据库的开发技术。

其次，系统管理是大数据企业的精髓，毕业生应该具备系统管理所需的技术，包括内存数据库、集群分布式存储、高性能文件存储与计算、并行式数据处理、海量数据存储与查询、云计算、机器学习、人工智能等。这些使用不同的传统与大数据技术，及混合运用、面向大数据的技术，比如Google的MapReduce，几乎涉及到从数据收集、数据存储、数据分析、数据可视化到最终发现的所有方面。

第三，数据分析领域要求大数据分析从趋势分析、事件分析、预测分析分类、聚类分析等向导等技术。数据分析师要求能够运用SQL、Python和R等分析工具，以及数据建模领域等方面的技能，准备好数据、探索、可视化、挖掘有效性推论出来，来完成客户端的数据分析需求。

最后，大数据行业非常火热，行业很多，从保险、教育、电子商务、金融等行业，都受到了大数据技术的有力支持，这意味着大数据工作机会也增多了，比起以往，大数据相关岗位的待遇也变得比较明显。

总而言之，大数据毕业生求职应首先加强所掌握的技术，求职面试中可以展示出所学习过的相关技术，搭建自己的大数据知识矩阵，突破就业边界，成功抢到自己理想的数据分析岗。