大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
大数据学出来，可以从事大数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、大数据运维工程师、大数据可视化工程师等工作。大数据分析师 大数据分析师是大数据专业中的一种职业，需要对海量的大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息为决策提供支持。
大数据毕业后可以从事的工作：大数据分析师、数据算法工程师、数据架构师、数据可视化工程师、Hadoop开发等。大数据分析师 大数据分析师是从事大数据挖掘和分析的专业人员，需要对海量的大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息为决策提供支持。
1、制作报告 作为一名分析师，需要花了大量时间来制作内部报告和对外客户报告。这些报告为管理层提供趋势以及公司需要改进见解。编写报告并不是将数字汇总发送给领导那么简单。
2、在进行数据分析时，数据分析师还需求将数学公式或模型运用于数据，以便辨认变量之间的联络（例如相关性或因果联络）。一般来说，我们可以根据数据中的其他变量开发模型，以此点评数据中的特定变量。其间，参与过失取决于模型精度（即，数据=模型+差错）。
3、是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。
4、获取数据 获取相关的数据，是数据分析的前提。数据处理 获取数据，把数据处理成自己想要的东西。形成报告 把数据分析的结果可视化，展现出来。
5、一般来说，数据分析师的工作内容就是数据采集、数据存储、数据提取、数据提取、数据挖掘、数据分析，数据展现等内容。首先给大家说一下数据提取，数据提取就是讲数据取出来的过程，需要明确三个事情，就是数据去那取？数据何时取？数据如何取？从哪取？需要确定数据来源。何时取？需要注意提取时间。
6、数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。
数据工程师是负责设计、构建和维判孙护数据处理系统的专业人员。他们主要关注的是数据的流动、转换和存储，以确保数据的可靠性、安全性和高效性。数据收集与提取：从不同的数据源（数据库、文件、API等）获取数据，并进行提取、清洗和转换，以便进一步处理和分析。
数据采集：业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。数据清洗：一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的数据分析统计能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。
数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。数据工程师负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。
大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。
大数据学出来，可以从事大数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、大数据运维工程师、大数据可视化工程师等工作。大数据分析师 大数据分析师是大数据专业中的一种职业，需要对海量的大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息为决策提供支持。
大数据的就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。现如今，随着时代的变化，大数据专业越来越抢手。大数据专业毕业以后可以做大数据开发工程师。Hadoop大数据开发方向工作市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
大数据分析师负责对大规模数据集进行处理、分析和展示，提炼出有价值的信息以支持决策制定。这一岗位需要数据分析知识，并且高级分析师还应具备大数据技术能力，如熟悉Hadoop、Python等工具。 数据挖掘工程师：数据挖掘工程师在海量数据中寻找模式和规律，需要具备较强的数学背景，包括线性代数、概率论等。
大数据工程师可以做大数据开发工作，开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
数据采集：业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。数据清洗：一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的数据分析统计能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。
大数据工程师可以做大数据开发工作，开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。大数据工程师可以做数据分析工作，收集，处理和执行统计数据分析，运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
A 大数据工程师做什么？ 用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
大数据开发工程师：作为企业核心技术的关键持有者，大数据开发工程师负责设计和构建大数据处理系统。他们需要掌握包括Hadoop、Spark、Storm等在内的开发技术，以及Hive数据库、Linux操作系统等知识。
数据挖掘工程师是专门从事大数据领域中数据挖掘工作的高级工程师，需要具备一定的数学知识和编程技能。在互联网大数据领域中，数据挖掘工程师的工作非常重要，可以帮助企业从海量数据中提取有用的信息，从而提高决策的准确性和效率。
