1)数据分析师Data analyst:指熟悉相关业务,熟练搭建数据分析框架,掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法,进行数据搜集、整理、分析,针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
2)数据架构师Data architect:对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导,包括需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
3)大数据工程师Big DataEngineer:收集和处理大规模的原始数据(包括脚本编写,网页获取,调用APIs,编写SQL查询等);将非结构化数据处理成适合分析的一种形式,然后进行分析;根据所需要的和专案分析商业决策。
4)数据仓库管理员Data warehousemanager:指定并实施信息管理策略;协调和管理的信息管理解决方案;多个项目的范围,计划和优先顺序安排;管理仓库的各个方面,比如数据外包,移动,质量,设计和实施。
5)数据库管理员Database manager:提高数据库工具和服务的有效性;确保所有的数据符合法律规定;确保信息得到保护和备份;做定期报告;监控数据库性能;改善使用的技术;建立新的数据库;检测数据录入程序;故障排除。
6)商业智能分析员Businessintelligence analyst:就工具,报告或者元数据增强来进行传播信息;进行或协调测试,以确保情报的定义与需求相一致;使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户;综合目前的商业只能和趋势数据,来支持采取行动的建议;维护或更新的商业智能工具,数据库,仪表板,系统或方法;及时的管理用户流量的商业情报。
7)数据库开发员Databasedeveloper: 设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统;优化数据库系统的性能效率;准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目;对数据库系统进行空间管理和容量规划;建立数据库表和字典;参与数据库设计和架构,以支持应用程序开发项目;执行数据备份和档案上定期;测试数据库,并进行错误修正;及时解决数据库相关的问题;制定安全程序,以保护数据库免受未经授权的使用;评估现有的数据库,并提出改进建议的执行效率;开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。
大数据有关的职位不仅存在于计算机领域,统计、金融等行业都需要数据的分析,毕业生的求职方向非常多样。而在工资方面,大数据有关的职位待遇丰厚不说,涨薪的速度也够快。
大数据工作月薪多少作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元
大数据开发工程师在一线城市平均薪资都超过了20000元,一般有3-5年经验的工程师,年薪30万以上是普通收入,甚至我们经常会看到年薪百万的资深工程师。
在一些二线城市,大数据工程师的薪资也都超过其他岗位。比如南京、西安这样的城市,薪资都超过13000元。可见大数据工程师的“金领”地位。
而据了解,在国内顶尖互联网类公司,同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。
大数据的就业前景怎么样大数据行业就业前景很好,学过大数据之后可以从事的工作很多,比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等,这些都是许多互联网公司需要的职位,而且研发工程师的需求也很大,数据分析很少。
大数据人才就业前景好还体现在薪酬水平高,大数据是目前薪酬高的行业之一,目前大数据人才已成为市场的稀缺资源,发展前景好,薪酬水平也水涨船高。
大数据并不是近些年才出现的,而是近几年才真正成为热门话题,这主要与互联网技术的迅猛发展有关,网络时代,网络与我们的生活息息相关,大数据技术的应用使得这种变化更加明显。大数据是时代发展的必然趋势,未来就业前景十分广阔。
大数据就业方向有:
(1)大数据开发工程师
架构的开发、建设、测试和维护负责公司大数据平台的开发和维护负责持续集成大数据平台相关工具平台的架构设计和产品开发等。
(2)数据分析人员。
采集、处理和执行统计数据分析使用工具来提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,这需要业务理解和工具应用能力。
(3)数据采集工程师。
数据建模,机器学习和算法实现,业务智能,用户体验分析,预测丢失用户等等,除了需要精湛的数学和统计知识外,还需要很强的算法代码实现能力。
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