大数据就业的三大方向和十种岗位

大数据已经从概念走向落地;中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于零基础想学IT技术的人而言，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。

下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个基础职业岗位。因为学习简单，上手较容易成为现在应届大学生和想转行互联网的人员首先会选择的一个方向。

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才有必要掌握的一种技术。但因数据处理能力廉价导致薪资跟其他方向相比还不够高。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

看完以上的介绍你是否有学习大数据的欲望呢?赶紧来加入这个高薪行业吧~

大数据培训就业方向：大数据就业路线规划

大数据的发展，理所当然地带来了新的岗位需求，掌握大数据技能的专业人才，开始在各行各业获得职业发展。而很多人想通过培训大数据来实现转行就业，但是却对未来的就 业存在疑虑。今天我们就从大数据培训就业方向的角度，来聊聊大数据就业路线规划。大数据从业者们，主要是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

大数据主要岗位职责：1.研究和开发大数据采集、清洗、存储及管理、分析及挖掘、展现及应用等有关技术；2.研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准；3.设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统；4.大数据采集、清洗、建模与分析；5.管理、维护并保障大数据系统稳定运行；6.监控、管理和保障大数据安全；7.提供大数据的技术咨询和技术服务。大数据就业人群分析：大数据人才的学历层次分为4个大类 ，分别是硕士及以上、本科、专科、专科以下。本科占比最高，其次是硕士及以上，专科占比12.22%。大数据从业者们，主要来自4类专业，分别是数理类、经济管理类、计算机类及其他专业。计算机类占比最高，其次是数理类。 大数据薪资水平分布：当前，大数据人才的薪资处于相对较高水平。薪资在1万元以下，占总人数的34.6%；1万元-2万元占比为35.64%；2万以上占比为29.77%。大数据就业岗位：目前企业提供的大数据岗位按照 工作内容要求，可以分为以下几类：①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类，包括 大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理等。关于大数据培训就业方向，大数据就业路线规划，以上就 是详细的介绍了。大数据行业的发展前景是得到认证的，但是想要在大数据行业获得发展，首先要专业技术实力过硬才行。