大數據就業(yè)的方向以及崗位介紹

隨著大數據近幾年的逐步落地，中低端IT工程師緊隨浪潮加速向大數據轉型，企業(yè)對大數據人才爭奪直接進入白熱化階段。因此，對于零基礎想學IT技術的人而言，直接選擇學習大數據技術是符合潮流和就業(yè)需求的選擇。

一、大數據方面的就業(yè)主要有三大方向

（一）、Hadoop大數據開發(fā)方向

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點對應崗位：大數據開發(fā)工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。

（二）、.數據挖掘、數據分析&機器學習方向學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。

（三）、 大數據運維&云計算方向市場需求中等，更偏向于Linux、云計算對應崗位：大數據運維工程師。

二、十大崗位

（一）、ETL研發(fā)

企業(yè)數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業(yè)迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發(fā)者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業(yè)崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業(yè)大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

（二）、Hadoop開發(fā)

隨著數據規(guī)模不斷增大，傳統(tǒng)BI的數據處理成本過高企業(yè)負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業(yè)需求持續(xù)增長。并成為大數據人才必須掌握的一種技術。

（三）、可視化工具開發(fā)

可視化開發(fā)就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發(fā)工具自動生成相關應用軟件，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業(yè)技能和崗位。

（四）、信息架構開發(fā)

大數據重新激發(fā)了主數據管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數據并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以*有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業(yè)務知識和數據建模等。

（五）、數據倉庫研究

為方便企業(yè)決策，出于分析性報告和決策支持的目的而創(chuàng)建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰(zhàn)略集合。為企業(yè)提供業(yè)務智能服務，指導業(yè)務流程改進和監(jiān)視時間、成本、質量和控制。

（六）、OLAP開發(fā)

OLAP在線聯(lián)機分析開發(fā)者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然后創(chuàng)建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

（七）、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業(yè)的數據和技術轉化為企業(yè)的商業(yè)價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

（八）、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發(fā)者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業(yè)歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現。

（九）、企業(yè)數據管理

企業(yè)要提高數據質量必須考慮進行數據管理，并需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業(yè)周圍的大量數據，并將數據清洗和規(guī)范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

（十）、數據安全研

究數據安全這一職位，主要負責企業(yè)內部大型服務器、存儲、數據安全管理工作，并對網絡、信息安全項目進行規(guī)劃、設計和實施。

綜上，大數據的就業(yè)方向和崗位多種多樣，并且，大數據的薪資待遇也是非常好的，所以，大數據行業(yè)目前來講，是非常有前景的，就業(yè)崗位也多，現在學習大數據，就是一個非常明智的選擇。

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