pochacco要加油
网络安全作为一门新兴领域，就业前景还是非常不错的，近几年的岗位需求总体呈现上升的趋势，可以说只要有互联网的存在，就会有网络安全工程师的一席之地。
那么网络安全就业方向都有哪些？
一、网络安全工程师
为了防止黑客入侵盗取公司机密资料和保护用户的信息，许多公司都需要建设自己的网络安全工作，而网络安全工程师就是直接负责保护公司网络安全的核心人员。
二、渗透测试工程师
渗透测试岗位主要是模拟黑客攻击，利用黑客技术，挖掘漏洞，提出修复建议。需要用到数据库、网络技术、编程技术、操作系统、渗透技术、攻防技术、逆向技术等。
三、等保测评
等保测评主要是针对目标信息系统进行安全级别评定，需要用到数据库、网络技术、操作系统以及渗透技术、攻防技术等。
四、网站维护员
由于有些知名度比较高的网站，每天的工作量和资料信息量都是十分庞大的，所以在网站正常运行状态中肯定会出现各种问题，比如一些数据丢失甚至是崩溃都是有可能出现的，这个时候就需要一个网站维护人员，而我们通过网络安全培训学习内容也是工作上可以用到的。
五、攻防工程师
攻防工程师岗位主要是要求能够渗透能够防范，需要用到数据库、网络技术、操作系统、编程技术、渗透技术等技术点。除了以上的岗位之外，还可以从事安全运维工程师、安全服务工程师、应急响应工程师、代码审计工程师等。
想要学习Linux技术，不知道去哪里好，可以来老男孩教育。该学校从2008年底开始做linux培训的，是国内开设linux比较早的机构，十余年的积累，教学经验丰富，师资力量雄厚，老男孩教育在十余年的教学基础上总结经验，出版过多本linux学习类书籍，帮助广大想要学习linux的朋友快速入门。
小黑君kk
大数据目前在各行各业都得到了广泛应用，因此大数据领域的就业前景非常好
以下是大数据领域的一些就业方向：
数据分析师：负责收集、处理和分析数据，从中提取有价值的信息，为企业制定战略和决策提供数据支持。
数据挖掘工程师：运用数据挖掘技术和机器学习算法，挖掘数据中的潜在规律和模式，为企业提供预测、分类、聚类等数据分析服务。
数据仓库工程师：设计和管理企业数据仓库，保证数据的存储、管理、分析和共享。
大数据架构师：设计和构建大数据系统，包括大数据存储、数据处理、数据分析等方面。
数据可视化工程师：利用各种工具和技术将数据可视化，呈现给决策者，帮助他们更好地理解数据和做出决策。
机器学习工程师：应用机器学习算法，构建自动化的数据分析和决策系统。
数据安全工程师：保证企业数据的安全和隐私，防止数据泄露和攻击。
总之，随着大数据时代的到来，大数据领域的就业前景非常广阔，不仅限于上述几个职业方向，还有很多其他的就业机会。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校获取资料好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
北大青鸟中博软件学校学生课堂实录
轻舞飞扬庆庆
信息（数据）安全工程师是信息产业部和人事部举办的软考中新增开的一门考试。需要精通网络安全技术，熟悉tcp/ip协议，了解sql注入原理和手工检测、了解内存缓冲区溢出原理和防范措施、了解信息存储和传输安全、了解数据包结构、了解ddos攻击类型和原理有一定的ddos攻防经验，了解iis安全设置、了解ipsec、组策略等系统安全设置等，还要熟悉windows或linux系统，精通php/shell/perl/python/c/c++ 等至少一种语言
a长了一半的草
大数据的就业前景和就业方向如下：
前景：从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。
从近几年招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
就业方向：
1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。
3、大数据运维和云计算方向。对应岗位：大数据运维工程师。
大数据：
大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托迈尔舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
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