大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向可分為大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)研發(fā)、大數(shù)據(jù)分析三大類。基礎(chǔ)崗位：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師。大數(shù)據(jù)涵蓋金融、醫(yī)療、電子商務(wù)、農(nóng)業(yè)等多個(gè)行業(yè)，應(yīng)用范圍廣泛。

　　現(xiàn)在我們正處于大數(shù)據(jù)發(fā)展的初級(jí)階段。未來(lái)，市場(chǎng)對(duì)大數(shù)據(jù)的需求將會(huì)越來(lái)越大。大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的職業(yè)如下：

　　1、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

　　大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師：統(tǒng)計(jì)學(xué);簡(jiǎn)化為兩類指標(biāo)：PV和UV;簡(jiǎn)化為一句話：各種指標(biāo)的PV和UV的統(tǒng)計(jì)。具體工作沒(méi)那么簡(jiǎn)單，從業(yè)者需要具備hadoop、spark、kafka、python等應(yīng)用的知識(shí)。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)主要基于大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，很多大中型業(yè)務(wù)應(yīng)用包括企業(yè)級(jí)應(yīng)用和各種網(wǎng)站。能夠搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)，開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用。

　　2、Hadoop 開(kāi)發(fā)工程師

　　信息時(shí)代數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)使得數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大，傳統(tǒng)BI即商業(yè)智能的數(shù)據(jù)處理成本增加，加重了企業(yè)的負(fù)擔(dān)。而Hadoop廉價(jià)的數(shù)據(jù)處理能力正在被重新挖掘，企業(yè)需求不斷增長(zhǎng)。

　　3、數(shù)據(jù)挖掘

　　一旦數(shù)據(jù)被清理并準(zhǔn)備好進(jìn)行檢查，搜索過(guò)程就可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)始。這是企業(yè)做出實(shí)際發(fā)現(xiàn)、決策和預(yù)測(cè)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘在許多方面都是大數(shù)據(jù)過(guò)程的真正核心。數(shù)據(jù)挖掘解決方案通常非常復(fù)雜，但努力提供引人注目且用戶友好的用戶界面說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難。數(shù)據(jù)挖掘工具的另一個(gè)挑戰(zhàn)是它們確實(shí)需要人類來(lái)開(kāi)發(fā)查詢，因此數(shù)據(jù)挖掘工具的能力并不比使用它的專業(yè)人士強(qiáng)。

　　4、信息架構(gòu)工程師

　　信息架構(gòu)師需要知道如何定義和記錄關(guān)鍵元素，以確保以最有效的方式管理和利用數(shù)據(jù)。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)建模等，這是信息架構(gòu)師所做的。

　　5、大數(shù)據(jù)分析師

　　大數(shù)據(jù)分析師需要對(duì)海量的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘和展示，提取有價(jià)值的信息為決策提供支持，而大數(shù)據(jù)分析師實(shí)際上就是從事這種工作的實(shí)踐者。大數(shù)據(jù)分析師不僅要具備數(shù)據(jù)分析知識(shí)，作為高級(jí)大數(shù)據(jù)分析師，還必須掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)知識(shí)，如Hadoop、Python等，具備較為完善的大數(shù)據(jù)知識(shí)體系. 主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘，使用Hive、Hbase等技術(shù)，專門為從事行業(yè)數(shù)據(jù)收集、整理、分析和數(shù)據(jù)化的專業(yè)人士進(jìn)行行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)。通過(guò)使用 Spotifre、Qlikview 和 Tableau 等，新的數(shù)據(jù)可視化工具可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

　　目前，大數(shù)據(jù)人才數(shù)量較少，大部分公司的數(shù)據(jù)部門一般都是扁平化的層次模型，大致分為數(shù)據(jù)分析師、高級(jí)研究員、部門主管三個(gè)層次。大數(shù)據(jù)將成為未來(lái)各行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的強(qiáng)大引擎。

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