03.06 大數據就業方向有哪些？

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這個可以按照以下幾個角度來說：

1、方向：從事大數據相關工作的，主要可以分幾個方向——

a)數據開發：負責數據接入、數據清洗、底層重構，業務主題建模等工作;大數據整體的計算平臺開發與應用;

b）數據分析：在擁有行業數據的電商、金融、電信、諮詢等行業裡做業務諮詢，商務智能，出分析報告。

c）數據挖掘：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業裡做機器學習算法實現和分析。

d)科學研究：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新算法效率改進及未來應用

2、具體崗位：

開發——ETL研發、Hadoop開發、可視化工具開發、信息架構開發、數據倉庫開發、OLAP開發、數據預測分析、企業數據管理、數據安全開發、算法開發

除了直接做工程開發，也有相應的大數據產品、運營、測試、運維、可視化設計等一系列匹配的職能崗位，其實這些職能都是互聯網行業裡面本身就有的職能崗位，只不過應用的領域是大數據而已

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說個大概吧

大數據開發工程師：負責公司大數據平臺的開發和維護，負責大數據平臺持續集成相關工具平臺的架構設計與產品開發等；

數據分析師：進行數據蒐集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見；

數據挖掘工程師：商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對算法的代碼實現也有很高的要求。

數據庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的數據庫系統，通過理想接口連接數據庫和數據庫工具，優化數據庫系統的性能效率等；

數據管理：數據庫設計、數據遷移、數據庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等；

數據科學家：清洗，管理和組織（大）數據，利用算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換；

數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品。

......

相關：大數據入門學習：詳解大數據產業特點及現狀

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這篇回答我改了數遍，因為談到就業，我有些誠惶誠恐，輕則影響一個年輕人的專業選擇，重則會影響一個陌生人一輩子發展。既然您看到了這篇文章，說明您可能有這方面的困惑，如有疑問，請在下方評論處留言，我會盡力回答。

我們先看看典型的大數據公司，一般有哪些部門？

我們談到大數據，其實都是談大數據的應用。大數據的應用方向很多，估計一個小小問答的篇幅是列舉不上來的。但是，如果抽繭剝絲，大數據本質仍是數據處理。入職大數據行業，無非也就是在某個部門任職。那麼我們首先要知道，一個典型的大數據公司一般有哪些部門？

大數據在實際應用過程中間，又細分為：數據收集、數據管理、數據分析、數據應用四個環節。在我的從業經歷中，大體上對應著數據產品部門、數據管理部門、分析部門及應用研發部門。

基本上我瞭解的各個大公司的配置都與這個差不離，可能名字有些不同。小公司的話，由於商業模式的不同，可能會有一些區別，下面會具體講到。

請注意，這裡所謂的“大公司”不是指那些聞名在外的獨角獸企業，而是指形成了自己的生態圈，從數據的產生到數據的應用都在其生態圈內循環，整個大數據部門是一個閉環，因此必然有上述四個環節。

而“小公司”可能在某個點上有突出競爭力（一般是數據管理和數據分析，沒有一個好的商業生態，數據產品和數據應用沒法落地），但是沒有數據閉環，要不是數據採集是由別的平臺提供，要不對於數據應用沒有自己的應用場景。

我們來逐一盤點一下這些部門的崗位需求。

數據產品部

我們先來看一下一個典型的數據產品部門的崗位描述

我們來看一下重點：

由“4、建設BI團隊”可知，這是一個團隊負責人的崗位。當我們把團隊管理職責剝離，那麼這個部門主要的職責就是：

• 負責客戶中心全域數據體系建設，通過數據+工程化的能力來處理和萃取數據，賦能應用和產品；
  

• 負責落地全面數據治理，包括數據資產管理、數據質量管理、數據指標開發及體系化建設；
  

由此可見，數據產品部主要是針對海量原始數據進行數據萃取，產生標準化，高質量的可用數據。

主要工作：萃取數據

工作要求：做好數據治理，包括數據資產管理、數據質量管理、數據指標開發及體系化

能力要求：數據+工程化的能力

（注：數據來源於阿里巴巴集團社招官網，侵刪）

數據管理部

繼續，我們來看一下一個典型的數據管理部門的崗位描述

我們來看一下重點：

“管理和處理數百PB數據”、“世界級難題的挑戰”

由此可見，數據管理部主要是針對海量數據進行管理，包括數據上傳，數據離線，和數據查詢三項主要工作

主要工作：海量數據的管理及處理

工作要求：海量數據的update場景、離在線數據的混合計算以及海量數據的查詢計算。

能力要求：主流的分佈式存儲及格式，對各格式優劣和適用場景有深入理解

（注：數據來源於阿里巴巴集團社招官網，侵刪）

數據分析部

下一個，典型的數據分析部門的崗位描述

我們來看一下重點：

“分析/挖掘數據”、“探索業務機會點”

由此可見，數據分析部主要是通過對業務運營數據的整理，提供業務數據決策支持以及探索數據產品化的機會。

主要工作：探索據數產品化的機會，讓數據在業務中發揮更大的價值

工作要求：分析/挖掘數據、監控相關核心數據以及提供業務數據決策支持。

能力要求：能夠從用戶的角度思考問題，對業務的有自己的獨特見解。

（注：數據來源於阿里巴巴集團社招官網，侵刪）

應用研發部

最後，我們來看一下應用研發部門的崗位描述

我們來看一下重點：

“與業務方或外部機構合作”、“精準用戶畫像”、“提出服務建設方案”

由此可見，應用研發部主要是某項具體的業務訴求，精準用戶畫像，定向提供某項業務服務。實際上是一個大數據應用落地的部門。

主要工作：與外部機構合作，實現業務落地

工作要求：分析客戶訴求、精準用戶畫像以及制定服務方案並落地。

能力要求：精通搜索推薦領域的算法與策略，正能量、樂觀、自驅，善於溝通、合作、影響他人，推動算法在業務中的落地。

（注：數據來源於阿里巴巴集團社招官網，侵刪）

總結：該怎麼選擇大數據就業方向？

要選擇一個好的大數據就業方向，一方面要理解大數據的行業背景，瞭解公司的用人需求，做到胸中有數，與自己所學的專業、能力匹配。

其實，更重要的可能是另一方面：你要充分了解自己的興趣、性格以及價值觀，是擅長與抽象的數據打交道（數據管理），還是擅長和人打交道（數據應用）？是擅長形象思維（數據產品）還是抽象思維（數據分析）？

從Offer角度來說，如果對行業還不夠了解，我個人覺得先去一個實現數據生態閉環的“大公司”，先對整個大數據生態有足夠了解。等有了3-4年經驗之後，根據自己的興趣偏好，選一個專精的方向，這時候，不管是在“大公司”做一個資深技術專家，還是跳槽去在大數據某個領域有核心競爭力的“小公司”，甚至與團隊一起創業都不是什麼難事了。

數字化增長

1.用戶數據管理員

2.CRM運營

3.會員數據庫技術管理

4、大數據挖掘員

5.大數據智能招商

6.大數據精準推廣

7.二類電商廣告運營或優化師

8.天貓店播粉絲運營

9.抖音直播粉絲運營等

賈大師說電商乾貨

加我，我拉你進就業群裡面全國大數據公司，還有學習課程

叫我戈老師

方向：大數據開發方向，數據挖掘、數據分析和機器學習方向，大數據運維和雲計算方向

就業崗位：

1、大數據工程師

大數據工程師的話其實包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。總的來說的話它共有6093個崗位在智聯招聘上招聘，平均工資也在11643元。

2、Hadoop開發工程師

職位描述：參與優化改進新浪集團數據平臺基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平臺改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。

3、大數據研發工程師

職位描述：

構建分佈式大數據服務平臺，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。

4、大數據架構師

大數據架構師的招聘崗位有1446個，從招聘的薪資來看，大數據架構師基本薪資都是15K~60K，大數據架構師的薪資可以說是相當可觀的，在大數據行業裡，大數據架構師的酬勞可以說是領先與其他的，所以大數據架構師對於人才的要求也是比較嚴格的。

5、大數據分析師

工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。

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當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。併成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟件，輕鬆跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須瞭解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關係型或非關係型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具彙集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規範化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型服務器、存儲、數據安全管理工作，並對網絡、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

搜了農業認養模式

• 數據科學家
• 數據分析師
• 數據架構師
• 數據工程師
• 統計學家
• 數據庫管理員
• 業務數據分析師
• 數據產品經理

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人人數據科學君

總的來說：三大方向，十大職位。

大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

十大職位：1、ETL研發；2、Hadoop開發；3、可視化（前端展現）工具開發；4、信息架構開發；5、數據倉庫研究；6、OLAP開發；7、數據科學研究；8、數據預測（數據挖掘）分析；9、企業數據管理；10、數據安全研究。

濟南華信智原

大數據，？

隨著互聯網的高速發展，5G的來臨，數據成了每家企業和商家必爭之品，誰擁有海量數據，誰就是王！

當下數據為王，數據已經滲透莪們生活方方面面！

我們幾乎每個人都是一個數據，只是成就與被成就的關係，至於大數據就業，其實就是有網絡就會產生就業，關鍵是得找準切入口，國家有政策導向的！

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