域名頻道IDC知識庫大數據 云計算到哪就業
作為云計算工程師，一 般會選擇入職阿里云，騰訊云、百度云這類專門做云核算服務的公司，或者入職銀行、金融 以及其他傳統職業企業，為這些企業建立和辦理私有云。
云計算專業的畢業生，可以重點關注以下幾類崗位：
第一：云計算運維崗位。云計算運維崗位是目前需求量相對比較大的崗位之一，隨著大量的行業企業紛紛開始采用云計算平臺，未來云計算運維的崗位需求量會進一步擴大。云計算運維崗位涉及到虛擬化技術、存儲技術、監管和安全等技術，整體的知識面還是相對比較廣泛的，而且對于從業者的動手實踐能力有比較高的要求。
第二：云計算平臺開發崗位。當前云計算平臺正在從IaaS向PaaS和SaaS覆蓋，這個過程會陸續釋放出大量的崗位需求，目前有不少研究生會從事大數據平臺開發崗位，而且薪資待遇也相對比較高。實際上，當前平臺開發崗位的整體需求量都比較大，物聯網平臺開發、人工智能平臺開發等領域也有較大的人才需求量。
第三：軟件開發崗位。云計算專業的畢業生也可以選擇從事傳統的軟件開發崗位，未來在軟件開發領域有大量的開發任務都將基于云計算平臺來完成（PaaS），產業互聯網時代，云計算平臺將不斷拓展程序員的開發邊界。另外，云計算平臺與大數據平臺、物聯網平臺和人工智能平臺之間也存在非常緊密的聯系，掌握云計算平臺也很容易向其他幾個平臺發展。
大數據類主要是以下幾個方面：
一、數據工程師
數據工程師主要負責數據的收集、存儲和處理，需要熟悉大數據技術的基本概念和架構，如Hadoop、Spark等。工作內容包括數據整合、清洗、轉換、翻譯和導入，以及設定數據的處理管道和工作流程。
二、數據分析師
數據分析師主要負責對數據進行分析和解釋，幫助企業了解客戶需求、市場趨勢和業務變化等。從事這類職業需要具備較高的數理統計學、計算機科學、商業分析和市場研究等方面的專業知識，同時需要熟練掌握各種數據分析工具和技術。
三、人工智能工程師
人工智能工程師主要負責利用各種機器學習、深度學習等技術來解決各種實際問題。他們需要熟悉各種機器學習算法和框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，并能夠分析和優化算法的性能和準確度。
四、云計算工程師
云計算工程師主要負責設計和維護云計算架構，幫助企業實現數據中心的自動化和虛擬化。這類工作崗位需要掌握云計算的基本概念、技術和服務，比如在國外很火的AWS、Azure、Google Cloud等。
五、數據科學家
數據科學家主要負責從數據中發現模式、趨勢和規律，并向客戶提取有價值的信息和知識。他們需要具備數據挖掘、機器學習、統計分析和商業洞察等方面的知識，要熟練掌握各種數據科學工具和技術。
六、 數據可視化工程師
數據可視化工程師主要負責將復雜的數據轉化為可視化的結果，以便用戶更好地理解和分析數據，需要掌握各種數據可視化工具和技術，比如Tableau、Power BI、D3.js等。
七、數據產品經理
數據產品經理主要負責組織內部的跨職能團隊的合作，以設計、構建和優化數據產品。他們需要了解市場需求、用戶需求和技術趨勢，以便提供高質量的產品，需要具備項目管理、市場推廣和團隊管理等方面的能力。
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