大数据的就业岗位有哪些

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop

、spark、storm开发、hive

数据库、Linux

*** 作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。

2、大数据分析师

大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用

MapReduce

写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

4、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大数据可视化工程师岗位职责:1、

依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、

依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、

依据方案和技术选型制作可视化样例。4、

配合视觉设计人员完善可视化样例。5、

配合前端开发人员将样例组件化。

通过考试并获得相应级别计算机专业技术资格（水平）证书的人员，表明其已具备从事相应专业岗位工作的水平和能力，---希赛软考学院---用人单位可根据《工程技术人员职务试行条例》有关规定和工作需要，从获得计算机专业技术资格（水平）证书的人员中择优聘任相应专业技术职务。取得初级资格可聘任技术员或助理工程师职务；取得中级资格可聘任工程师职务；取得高级资格可聘任高级工程师职务。

随着政府电子政务信息系统的广度、深度运用，数据库系统工程师将作为中高端人才大量运用于系统的数据库管理、分析、设计。各银行、企业ERP的大型运用数据库设计及管理。同时电子商务的快速增长，促成了大量的电子商务数据库设计、数据管理、挖掘分析人员就业。

数据库管理、分析、设计。ERP系统的数据库设计及管理。

深入的也可从事数据挖掘等工作。

大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向，主要从事互联网行业相关工作。

大数据课程难度大，同时有大专本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

工作岗位列举几个热门：

初级大数据离线处理，薪资10000-13000；

Spark开发工程师，薪资14000-16000；

Python爬虫工程师，薪资16000-20000；

大数据开发工程师，薪资20000+。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

个人感觉数据库架构师和数据仓库工程师的能力要求要高些，对大型数据库的应用要达到熟练或精通的水平，因此，待遇也相对来说好一些。数据库开发工程师的层次相对低些，待遇也稍低。数据架构师，一般企业需要一两个足以。

数据仓库工程师在金融行业或者大型网站的就业机会会大些。

数据库开发工程师的就业路子最宽。以下是一些个案，仅供参考。

一、数据库架构师

任职要求：

1项目开发经验；

2丰富的SQL Server、DB2 、Oracle、Sybase大型数据库研发设计经验；

3丰富的数据库关系模型和物理模型建模经验；

4有数据库性能优化经验；

5掌握数据仓库的基本理论，有数据仓库的实际开发经验；二、数据仓库工程师

职位描述：

1、对数据仓库系统的架构设计，编写专业的系统设计文档；

2、配合项目经理进行项目需求分析、应用分解、各模块的概要和详细设计；

3、实施项目开发。

职位要求：

1、有1年以上的ETL、OLAP工具的实际开发经验，有BO、MSTR、Insight、Hyperion Intelligence(Brio)等其中一种开发工具实践经验者优先；

2、熟练使用Oracle等数据库，精通SQL、存储过程，有Java和数据库性能调优的经验者优先；

3、深入理解数据仓库、数据建模等概念，有商业智能相关系统实际建模经验者优先；三、数据库开发工程师

岗位职责：

1、数据库设计与优化；

2、存储过程设计与开发；

3、审核、指导开发工程师有关数据库设计、数据存取方法；

4、协助工程部门实施数据库部署；

5、为测试部门提供数据库支持。

任职要求：

1、本科学历，计算机相关专业

2、两年以上工作经验和数据库设计/开发/管理经验

3、熟悉计算机和数据库等相关基础知识　

4、熟悉linux/unix、windows等相关技术

5、精通oracle等大型数据库技术，熟练掌握数据库开发技术，熟练使用sqlplus进行存储过程开发，精确sql语言。

6、掌握系统数据存储架构设计技能和数据备份管理技术

7、良好的沟通能力和执行能力；正直、务实、敬业、善于思考、良好的团队合作精神

大数据专业毕业后就业岗位主要有大数据架构师、大数据算法工程师、大数据运营维护工程师、数据分析师/挖掘师等。

前两个工作岗位偏技术，大数据架构师需要熟悉底层架构的，开发平台，数据建模，核心框架开发等，对计算机、数学，尤其是数据的知识要求高；大数据算法工程师对人的要求更高，开发算法，而且还要带团队，对人的学历和能力都有比较高的要求；大数据运营维护工程师，会偏向运营和维护，对人的要求低一些，门槛没有那么高；数据分析师/挖掘师，会偏向业务层面，需要调研需求，挖掘分析数据，包括沟通相应的客户，要求有比较强的与人沟通的能力。

偏技术就是接触技术更多，偏业务就是接触人偏多，可以说根据不同的性格，就可以胜任不同岗位的工作。当然不论在任何工作岗位，都需要很好的沟通表达能力，所以大学期间一定要对自己这方面的能力做提升。

这个领域待遇还是比较不错的，在一二线城市，3年以上，月薪都是能达到1万元以上的， 工作5年也是能达到月薪2-4万/月之间的，能力强薪资会越来越高，顶级的会更高。

据不完全数据统计工资一般的就4k----5k左右，dba的话比较高，技术大咖还是有前途的!

数据库系统工程师发展前景如何

随着数据库技术的不断发展，企业为了管理、利用越来越多的信息，都建立了自己的数据库。而这些企业数据库，都需要有专门的人员进行维护，这就是数据库工程师的工作。就发展趋势看，优秀的数据库工程师是十分匮乏的。数据库工程师的就业范围非常广，一般的大型或者跨国的企业都建立自己的数据库，他们都需要数据库工程师对他们的数据库进行管理。一些国际知名企业、政府、学校等都是数据库工程师很好的去处。

"数据库工程师面向包括大学生在内的所有求职者，旨在帮助他们明确职业发展方向，提高求职面试技巧及就业能力。"国内首家专注于数据库工程师就业培训指导的清软国际学院培训机构负责人向记者透露，"专业的数据库工程师培训机构应该专注于职涯规划、求职面试以及职前培训，有效缓解目前国内高校对大学毕业生进行的就业培训指导不足的现状。

同时他们认为目前的高等教育应该加强对大学生数据库工程师就业指导的培训，更好的让大学生把在学校学到的知识与社会最迫切的需求进行结合。大学生面临的不再是先择业再就业还是先就业再择业的选择，而是如何择业如何就业。作为择业和就业的关键内容，职业生涯规划和面试技巧等在网络里比比皆是，但是充斥着大量粗制滥造的面试技巧分享，常常造成误导。"

数据库工程师资薪酬大起底

作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地，“大数据”和“虚拟化”两大热门行业得到了广泛的关注和重视。90%的企业都在用大数据。专业的数据库工程师，薪资待遇一般都很可观。

下面以某一求职网站挂出的工资为例做一下说明：

可就职岗位

数据库工程师、数据库开发工程师、DBA数据库管理员、系统工程师、系统集成工程师、系统管理员、售前工程师、售后工程师、技术支持工程师、IT运维工程师等相关岗位

下面是比较热门的几个大数据岗位：

1、首席数据官（CDO）

首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。

2、营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。

3、数据工程师

随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

4、商务智能开发工程师

商务智能开发工程师的最基本职能，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能（BI）曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。

5、数据可视化

随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。

6、大数据工程师

正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive（数据软件），Pig（数据流语言）和Spark（多编程模型）。

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