大数据时代十大热门IT岗位_大数据岗位有哪些

大数据时代十大热门IT岗位

大数据时代十大热门IT岗位,新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。

毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力，比如网络工程师、系统架构师、咨询顾问、数据库管理与开发等等。下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位：

一、算法工程师

何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”可以看出算法在系统效率中的重要地位。算法是让机器按照人类设想的方式去解决问题，算法很大程度上取决于问题类型和工程师对机器编程的理解，其效率的高低与算法息息相关。

在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。比如针对公司搜索业务，开发搜索相关性算法、排序算法。对公司海量用户行为数据和用户意图，设计数据挖掘算法。

算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。

二、商业智能分析师

算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更加火热。IT职业与咨询服务公司Bluewolf曾经发布报告指出，IT职位需求增长最快的是移动、数据、云服务和面向用户的技术人员，其中具体的职位则包括有商业智能分析师一项。

商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。

商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。不过这些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘统计学家并教授他们有关技术和商业的知识。

三、数据挖掘工程师

数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其快速创造财富。当年亚马逊的首位数据挖掘工程师大卫·赛林格(DavidSelinger)创办的数据挖掘公司，将类似于亚马逊的产品推荐引擎系统销售给在线零售和广告销售商，而这种产品推荐引擎系统，也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。

四、咨询顾问(专家)

任何业务部门和任何行业企业，都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代，业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下，IT系统的规划部署和运维，都要有更为精通的专业人士才能胜任，并满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。

纽约蒙特法沃医疗中心(center)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾经表示，他寻求不仅会建立和使用系统而且还会给予其他员工技术支持的新员工，他说："新的系统意味着你必须有更多的咨询台来处理更多的咨询量。"当然，这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能，但管中规豹我们不难发现，无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言，都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。

五、网络工程师

网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业，网络技术一直以来就处于急需之中，美国人力资源公司罗勃海佛国际(RobertHalf)第三季度IT招聘指数和技能报告指出，网络管理占总需求技能排名中的第二位。对于云计算时代来说，网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更为重要的作用。

另一方面，IPv6标准、物联网、移动互联等蓬勃发展，使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也越来越多。网络工程师也因此而可以细分成多个发展方向，相应的技能要求其侧重也有所不同。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。

六、移动应用开发工程师

移动应用开发，会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。截至2012年底我国已经有10亿手机用户，移动智能终端用户超过4亿，在移动支付、移动购物、移动旅游、移动社交等方面涌现了大量的移动互联网游戏、应用和创业公司。

移动平台智能系统较多，但真正有影响力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原来PC和互联网上的信息化应用、互联网应用均已出现在手机平台上，一些前所未见的新奇应用也开始出现，并日渐增多。

移动应用开发，由于存有多个平台系统，因此不同的平台开发者其所面临的机遇和挑战也不尽相同。一个很明显的例子就是，当初由Google公司和开放手机联盟领导及开发的基于Linux的安卓系统，在开源之后就给广大开发者(商)带来巨大商机，而坚定选择iOS平台的的开发工程师，也通过苹果生态系统的不断扩建和智能设备的高市场占有，使得较早的一批开发者都赚得盆满钵满。不过在国内由于用户习惯、产业环境和版权保护的问题，移动应用开发者并没有因此而获得相应的收益。

七、软件工程设计师

近年IT业界逐渐涌现出一股软件定义网络(SDN)、软件定义数据中心、软件定义存储(SDS)和软件定义服务器(MoonShot)等浪潮，大有软件定义未来一切IT基础设施的趋势。

PaaS、SaaS、数据挖掘和分析、数据管理和监控、虚拟化、应用开发等等，都是软件工程师大展身手的好舞台。相应的，这些技术领域也对软件工程师的要求会更高，尤其是虚拟化和面向BYOD、云计算、大数据等应用的开发和管理，都需要有更高深的技术支撑。

和算法工程师有点类似的地方在于，软件工程师也需要注重设计模式的使用，一位优秀的工程师通常能识别并利用模式，而不是受制于模式。工程师不应让系统去适应某种模式，而是需要发现在系统中使用模式的时机。

八、数据库开发和管理

数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现，要求我们实时采集、分析、传输这些数据集，在对基础设施提出严峻挑战的同时，也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。

比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT开发人员深度开发NoSQL系统，解决对存储的扩容、宕机时长、平滑扩容、故障自动切换等问题的困恼。

另外，更为知名的Hadoop分布式数据库HBase的数据管理，需要借助HRegion、HMaster、HClient组成的体系结构从整体上管理数据。这些也都需要有对Hadoop深刻理解和业务的精通才能胜任。而除此以外的大数据的存储管理、内存计算、包括基于这些应用上的平台开发等等，也得会越来越受市场欢迎。

九、系统架构师

去年三星首席系统架构师吉姆·莫加德(JimMergard)跳槽至苹果，属于近期比较大的系统架构师人事变动，这种变动也说明了当今对于系统架构师的高度重视和认可。

众所周知，云计算和大数据的出现，使得传统的数据中心基础设施难以胜任;另一方面，日益激烈的市场竞争和移动互联等商机的出现，势必会给企业业务带来深刻变革。这种变革和IT架构转型，都会牵扯到IT系统架构这个核心问题。相比之前介绍的那些IT技能和所对应的岗位，系统架构师的规划部署能力显得尤为重要，它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。

十、系统安全师

同样的，网络、计算、存储还是系统架构，也都需要关注安全问题，而安全在现在的云计算环境下，个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。

在当前很多企业都收缩IT安全预算开支后，还不断面临着增强的合规要求等问题。企业们都在考虑是否应当将某些IT运营交给云端服务提供商处理。实际上，每个人都深感压力，预算不够地情况下还要尽力防护数据地安全，特别是中小型企业，这也就意味着企业需要将部分IT运转外包给第三方以减少资金和人力方面地投资。

即使不采用外包的形式，无论个人还是企业都会更加注重安全，因为“安全”本身是没有行业限制和划分的，尤其是企业在构建云计算环境、提交或者收集海量数据进行处理分析、存储和传输等等一系列环节，都会面临新的挑战。这种挑战势必会需要有更多更专业的技术人才帮助解决这些问题。相比传统来说，系统安全师将更多的会结合具体的业务展开，而根植于系统平台和底层基础设施的系统安全，则更多的会出现在运营

综述如下：

1、数据分析

现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。

2、自动化测试

一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率。

3、人工智能

下个时代就是人工智能时代，很多人都在关注，而我们的Python同样可以做人工智能，这是一个潜力最大的选择方向。

Python简介

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

像这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚入行想学java的同学，不知道该从哪里入手，我是在成都课工场学java入的行，现在已变成老司机，我整理了一些java的知识点，一共分为六个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，很多机构忽悠人，就只学到第四阶段，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，老铁，觉得合适采纳下啊。

第一阶段：java基本功修炼

1 认识计算机硬件

2 计算机组成原理

3 计算机软件知识

4 计算机网络知识

5 常用网络应用 *** 作

6 认识计算机病毒

7 逻辑训练

8 初识Java

9 变量和数据类型

10 选择结构

11 循环结构for

12 循环结构do-while

13 循环结构while

14 多重循环及程序调试

15 循环进阶

16 一维数组及经典应用

17 二维数组

18 认识类与对象

19 方法及方法重载

20 封装与继承

21 方法重写与多态

22 项目实战-汽车租赁系统

23 抽象类和接口

24 异常

25 项目实战-QuickHit

26 Java 中的集合类型

27 List 集合

28 Set 集合

29 HashMap 集合

30 Iterator

31 Collections 算法类及常用方法

32 enum

33 包装类及装箱拆箱

34 String、StringBuffer 类常用方法 *** 作字符串

35 Date、Calendar

36 Math 类常用方法

37 IO/NIO

38 字节输入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)

39 字节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)

40 字符输入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)

41 字节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)

42 文件复制

43 Serialize、Deserialize

44 职场晋升力：四象限时间管理与精力管理

45 多线程(Thread、Runnable)

46 Thread LifeCycle

47 线程的调度

48 线程的同步和死锁

49 Thread Pool

50 职场晋升力：团队合作

51 Socket(TCP、UDP)

52 XML 概念、优势、规范

53 XML 中特殊字符的处理

54 使用DOM 读取、添加、删除、解析 XML 数据

第二阶段：javaweb开发

55 搭建和配置MySQL 数据库

56 数据库增、删、查、改语句

57 事务

58 视图

59 数据库备份与恢复

60 数据库用户管理

61 数据库设计

62 项目实战-银行ATM 存取款机系统

63 走进 HTML 和CSS

64 列表表格及表单美化

65 CSS 高级 *** 作

66 Bootstrap

67 CSS 组件

68 JavaScript 面向对象

69 JavaScript 判断、循环

70 JavaScript 闭包

71 JavaScript 语法

72 Bootstrap 综合案例

73 HTML5、CSS3

74 jQuery 基础

75 jQuery 基本 *** 作

76 jQuery 事件与特效

77 jQuery Ajax

78 jQuery 插件

79 搭建Web 环境初识JSP

80 JSP 九大内置对象

81 JSP 实现数据传递和保存

82 JDBC

83 单例模式、工厂模式

84 MVC、三层模式

85 Commons-fileupload、CKEditor

86 分页查询

87 EL 与 JSTL

88 Servlet 与Filter

89 Listener 与MVC

90 Ajax 与 jQuery

91 jQuery 的Ajax 交互扩展

92 项目实战—使用Ajax 技术改进新闻发布系统

93 反射

94 Linux 系统的安装

95 在Linux 中管理目录和文件

96 在Linux 中管理用户和权限

97 在Linux 服务器环境下安装软件和部署项目

98 职场晋升力：职场沟通

第三阶段： 企业级框架开发

99 MyBatis 环境搭建

100 SQL 映射文件

101 动态SQL

102 MyBatis 框架原理

103 Spring IOC

104 构造注入、依赖注入、注解

105 Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事务

处理)

106 Spring 数据源(属性文件、JNDI)、Bean 作用域

107 Spring 框架的运行原理

108 SpringMVC 体系概念

109 SpringMVC 之数据绑定、数据效验、

110 SpringMVC 之视图及视图解析

111 SpringMVC 之文件上传、本地化解析

112 SpringMVC 之静态资源处理、请求拦截器、异常处理

113 Oracle 数据库环境搭建、安装

114 Oracle 数据库 SQL、分页、备份、还原

115 Hibernate 概念、依赖

116 HQL 查询语言

117 Hibernate 中配置关联映射

118 HQL 连接查询与 Hibernate 注解

119 Struts 2 概念、依赖

120 Struts 2 配置

121 OGNL 表达式

122 Struts 2 拦截器

123 SSH 框架整合

124 使用Maven 构建项目

125 使用Struts 2 实现Ajax

126 Jsoup 网络爬虫

127 多线程网络爬虫

128 反爬及反反爬策略

129 通用爬虫设计

130 Echart 图表分析

131 IKAnalyzer 分词

132 企业框架项目实战-代理商管理系统

133 企业框架项目实战-SL 会员商城

134 企业框架项目实战-会员管理系统

135企业框架项目实战-互联网招聘信息采集分析平台

第四阶段： 前后端分离开发

136 GitHub

137 Git 基础(checkout、pull、commit、push、merge 等)

138 Git 进阶(多分支协作)

139 GitLab

140 IDEA 的使用

141 Maven 介绍(概念、仓库、构建、命令)

142 使用Maven 构建WEB 项目

143 使用Maven 构建多模块项目

144 使用Maven 搭建私服仓库

145 Scrum 框架介绍(三个角色、三个工件、四个会议)

146 Scrum Team 组建团队

147 产品需求和用户故事

148 每日立会

149 使用敏捷-Scrum 方式开发管理实战

150 前后端分离、分布式集群架构、垂直架构

151 SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合实战

152 Git、Maven 私服Nexus

153 第三方接入技术（微信、阿里）

154 MySQL 电商实战

155 Redis（缓存服务）

156 搜索引擎-Solr

157 集成API Doc 工具-Swagger

158 自动化处理：Tengine+LUA+GraphicsMagic

159 手机、邮箱注册

160 单点登录 Token

161 OAuth20 认证

162 Jsoup 网络爬虫(多线程爬虫/代理 IP 爬虫)

163 ExecutorService 线程池

164 IK 中文分词

165 Postman

166 ReactJS

167 webpack

168 职场晋升力：简历撰写

169 程序猿面试宝典之项目面试

170大型互联网旅游电商项目实战-爱旅行

第五阶段： 分布式微服架构开发

171 Spring Boot 环境搭建

172 Spring Boot 常用技能

173 Spring Boot 整合Redis

174 Spring Boot 整合Mybatis

175 微服务架构及架构设计

176 消息队列

ActiveMQ\RabbitMQ

177 分布式事务

178 分布式锁 Redis-setnx

179 Zookeeper 注册中心

180 基于 ActiveMQ 实现高并发

181 Docker 环境搭建

182 Docker 镜像加速

183 Docker 容器管理

184 Docker 镜像管理

185 Docker 容器文件备份

186 Dockerfile

187 Docker 私服仓库

188 真实互联网高并发电商项目实战-双十一抢购

189 可视化监控 Portainer

190 Docker Compose 容器编排

191 Docker Compose 扩容、缩容

192 Docker Swarm 集群编排

193 Jenkins 安装、插件配置

194 Jenkins 配置普通任务

195 Jenkins 配置管道任务

196 Jenkins 自动发布服务

197 Spring Cloud Eureka

198 Spring Cloud Feign

199 Spring Cloud Ribbon

200 Spring Cloud Zuul

201 Spring Cloud Config

202 Spring Cloud Hystrix

203 Spring Cloud Sleuth

204 Spring Boot Admin

205Eureka 注册原理探秘

206 Spring Cloud 大坑解读

207 Zipkin

208 Zipkin 整合RabbitMQ

209 Zipkin 整合MySQL

210 ELK 日志收集

211Kafka

212 Elasticsearch 映射管理

213 Elasticsearch 查询/复合查询

214 Elasticsearch 集群/集群规划

215 Elasticsearch 聚合

216 Elasticsearch 集群监控

217 Elasticsearch 插件

(Head/BigDesk)

218 Mycat 读写分离

219 Mycat 一主多从

220 Mycat 多主多从

221 Mycat 数据分片

222 Redis

223 Redis-Redlock

224 Elasticsearch 环境搭建

225 Elasticsearch 客户端

226 Elasticsearch 索引管理

227 Elasticsearch 文档管理

228 Mycat 集群

229 Jmeter 并发测试

230 Jmeter 生成测试报告

231 微信登录

232 微信支付

233 支付宝支付

234 百度地图

235 Sonar 本地检测

236 Sonar +Jenkins 线上检测

237 CI/CD

238 Spring Boot 改造爱旅行项目实战

239 大型互联网票务类电商项目实战-大觅网

240 ES6 概念(les、const)

241 ES6 对象和数组

242 ES6 函数扩展

243 VUE 环境搭建

244 VUEJS 指令

245VUE 交互

246 VUE 实例生命周期

247 VUE 组件

248 VUE 项目环境配置及单文件组件

249VUE 路由

第六阶段：cc服务

250 Spring Cloud Gateway

251 Consul

252 Nacos

253 Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 对比分析

254 Prometheus + Grafana

255 ES 分布式存储原理

256 NoSQL 数据库解决方案(Redis、MongoDB)

257 OAuth20 认证( authorization code 模式)

258 OAuth20 认证( implicit 模式)

259 OAuth20 认证( resource owner password credentials 模式)

260 OAuth20 认证( client credentials 模式)

261 NAS/FastDFS 分布式文件存储

262 Python 基础

263 Python 爬虫

264 大数据及 Hadoop 概述

265 分布式文件系统 HDFS

266 分布式计算框架MapReduce

267 分布式列式数据库 HBase

268 Hadoop 综合应用

269 面试大局观

270 职业规划

271 项目面试

272 具体业务场景化解决方案

273 更多技术专题持续增加中

我估计能把你看晕，有不清楚的可以私信我

分布式：服务分散部署在不同服务器组成一个整体应用，分散压力，解决高并发。

假设访问量特别大，就可以做成分布式，将一个大项目拆分出来单独运行。跟cdn一样的机制。

Redis分布式：将redis中的数据分布到不同的服务器上，每台服务器存储不同内容。Mysql集群是每台服务器都存放相同数据。分布式部署：系统应用部署在2台或以上服务器或虚拟机上，服务间通过RPC、WCF(包含WebService）等交互，即可称作分布式部署。微服务也算作分布式的一种，反之则不然。分布式优点:1、将模块拆分，使用接口通信，降低模块之间的耦合度。2、将项目拆分成若干个子项目，不同团队负责不同子项目。3、增加功能时只需再加一个子项目，调用其它系统接口即可。4、可灵活进行分布式部署。5、提高代码的复用性，比如service层，如果不采用分布式rest服务方式架构，在手机Wap商城、微信商城、PC、Android、ios每个端都要写一个service层逻辑，开发量大，难以维护和一起升级，此时可采用分布式rest服务方式共用一个service层。缺点：系统之间交互要使用远程通信，接口开发增大工作量，但利大于弊。微服务：可单独部署运行的微小服务，一个服务只完成单一功能分散能力，服务之间通过RPC等交互，至少有一个数据库。用户量过大高并发时，建议将应用拆解为多个子系统，各自隔离，独立负责功能。缺点：服务数量大，后期运维较难。分布式、微服务区别：分布式依赖整体组合，是系统的部署方式；微服务是架构设计方式，粒度更小，服务之间耦合度更低。独立小团队负责，敏捷性更高。集群：多台服务器复制部署相同应用，由负载均衡共同对外提供服务，逻辑功能仍是单体应用。项目如果跑在一台机器上，这台机器如果出现故障，或者用户请求量比较高一台机器支撑不住，网站可能就访问不了。那怎么解决呢？就需要使用多台机器，复制部署一样的程序，让几个机器同时运行网站。那怎么分发请求到所有机器上？所以负载均衡的概念就出现了。负载均衡：将请求分发以分摊服务器压力。基于反向代理能将所有的请求根据指定的策略算法，分发到不同的服务器上。实现负载均衡常用Nginx、LVS。负载均衡服务器出现问题了怎么办？所有冗余的概念就出现了。冗余：两台或多台服务器，一个主服务器，一个从服务器。假设一个主服务器的负载均衡服务器出现问题，从服务器能替代主服务器来继续负载均衡。实现的方式就是使用Keepalive来抢占虚拟主机。双机双工模式：目前Cluster（集群）的一种形式，两台服务器均为活动状态，同时运行相同的应用，保证整体的性能，也实现了负载均衡和互为备份。WEB服务器或FTP服务器等用此种方式比较多。实现多台服务器代码（文件）同步方案：1、负载均衡中实现代码同步rsync。2、rsync+inotify逐一文件监听并实时同步。3、实现redis共享session。

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