03.06 大数据就业方向有哪些？

用户6423317300690

这个可以按照以下几个角度来说：

1、方向：从事大数据相关工作的，主要可以分几个方向——

a)数据开发：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作;大数据整体的计算平台开发与应用;

b）数据分析：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

c）数据挖掘：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

d)科学研究：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用

2、具体岗位：

开发——ETL研发、Hadoop开发、可视化工具开发、信息架构开发、数据仓库开发、OLAP开发、数据预测分析、企业数据管理、数据安全开发、算法开发

除了直接做工程开发，也有相应的大数据产品、运营、测试、运维、可视化设计等一系列匹配的职能岗位，其实这些职能都是互联网行业里面本身就有的职能岗位，只不过应用的领域是大数据而已

放几张工资收入水平，让大家了解现在的市场行情

AI爆米花

说个大概吧

大数据开发工程师：负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；

数据分析师：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；

数据挖掘工程师：商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等；

数据管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等；

数据科学家：清洗，管理和组织（大）数据，利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换；

数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品。

......

相关：大数据入门学习：详解大数据产业特点及现状

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加米谷大数据

这篇回答我改了数遍，因为谈到就业，我有些诚惶诚恐，轻则影响一个年轻人的专业选择，重则会影响一个陌生人一辈子发展。既然您看到了这篇文章，说明您可能有这方面的困惑，如有疑问，请在下方评论处留言，我会尽力回答。

我们先看看典型的大数据公司，一般有哪些部门？

我们谈到大数据，其实都是谈大数据的应用。大数据的应用方向很多，估计一个小小问答的篇幅是列举不上来的。但是，如果抽茧剥丝，大数据本质仍是数据处理。入职大数据行业，无非也就是在某个部门任职。那么我们首先要知道，一个典型的大数据公司一般有哪些部门？

大数据在实际应用过程中间，又细分为：数据收集、数据管理、数据分析、数据应用四个环节。在我的从业经历中，大体上对应着数据产品部门、数据管理部门、分析部门及应用研发部门。

基本上我了解的各个大公司的配置都与这个差不离，可能名字有些不同。小公司的话，由于商业模式的不同，可能会有一些区别，下面会具体讲到。

请注意，这里所谓的“大公司”不是指那些闻名在外的独角兽企业，而是指形成了自己的生态圈，从数据的产生到数据的应用都在其生态圈内循环，整个大数据部门是一个闭环，因此必然有上述四个环节。

而“小公司”可能在某个点上有突出竞争力（一般是数据管理和数据分析，没有一个好的商业生态，数据产品和数据应用没法落地），但是没有数据闭环，要不是数据采集是由别的平台提供，要不对于数据应用没有自己的应用场景。

我们来逐一盘点一下这些部门的岗位需求。

数据产品部

我们先来看一下一个典型的数据产品部门的岗位描述

我们来看一下重点：

由“4、建设BI团队”可知，这是一个团队负责人的岗位。当我们把团队管理职责剥离，那么这个部门主要的职责就是：

• 负责客户中心全域数据体系建设，通过数据+工程化的能力来处理和萃取数据，赋能应用和产品；
  

• 负责落地全面数据治理，包括数据资产管理、数据质量管理、数据指标开发及体系化建设；
  

由此可见，数据产品部主要是针对海量原始数据进行数据萃取，产生标准化，高质量的可用数据。

主要工作：萃取数据

工作要求：做好数据治理，包括数据资产管理、数据质量管理、数据指标开发及体系化

能力要求：数据+工程化的能力

（注：数据来源于阿里巴巴集团社招官网，侵删）

数据管理部

继续，我们来看一下一个典型的数据管理部门的岗位描述

我们来看一下重点：

“管理和处理数百PB数据”、“世界级难题的挑战”

由此可见，数据管理部主要是针对海量数据进行管理，包括数据上传，数据离线，和数据查询三项主要工作

主要工作：海量数据的管理及处理

工作要求：海量数据的update场景、离在线数据的混合计算以及海量数据的查询计算。

能力要求：主流的分布式存储及格式，对各格式优劣和适用场景有深入理解

（注：数据来源于阿里巴巴集团社招官网，侵删）

数据分析部

下一个，典型的数据分析部门的岗位描述

我们来看一下重点：

“分析/挖掘数据”、“探索业务机会点”

由此可见，数据分析部主要是通过对业务运营数据的整理，提供业务数据决策支持以及探索数据产品化的机会。

主要工作：探索据数产品化的机会，让数据在业务中发挥更大的价值

工作要求：分析/挖掘数据、监控相关核心数据以及提供业务数据决策支持。

能力要求：能够从用户的角度思考问题，对业务的有自己的独特见解。

（注：数据来源于阿里巴巴集团社招官网，侵删）

应用研发部

最后，我们来看一下应用研发部门的岗位描述

我们来看一下重点：

“与业务方或外部机构合作”、“精准用户画像”、“提出服务建设方案”

由此可见，应用研发部主要是某项具体的业务诉求，精准用户画像，定向提供某项业务服务。实际上是一个大数据应用落地的部门。

主要工作：与外部机构合作，实现业务落地

工作要求：分析客户诉求、精准用户画像以及制定服务方案并落地。

能力要求：精通搜索推荐领域的算法与策略，正能量、乐观、自驱，善于沟通、合作、影响他人，推动算法在业务中的落地。

（注：数据来源于阿里巴巴集团社招官网，侵删）

总结：该怎么选择大数据就业方向？

要选择一个好的大数据就业方向，一方面要理解大数据的行业背景，了解公司的用人需求，做到胸中有数，与自己所学的专业、能力匹配。

其实，更重要的可能是另一方面：你要充分了解自己的兴趣、性格以及价值观，是擅长与抽象的数据打交道（数据管理），还是擅长和人打交道（数据应用）？是擅长形象思维（数据产品）还是抽象思维（数据分析）？

从Offer角度来说，如果对行业还不够了解，我个人觉得先去一个实现数据生态闭环的“大公司”，先对整个大数据生态有足够了解。等有了3-4年经验之后，根据自己的兴趣偏好，选一个专精的方向，这时候，不管是在“大公司”做一个资深技术专家，还是跳槽去在大数据某个领域有核心竞争力的“小公司”，甚至与团队一起创业都不是什么难事了。

数字化增长

1.用户数据管理员

2.CRM运营

3.会员数据库技术管理

4、大数据挖掘员

5.大数据智能招商

6.大数据精准推广

7.二类电商广告运营或优化师

8.天猫店播粉丝运营

9.抖音直播粉丝运营等

贾大师说电商干货

加我，我拉你进就业群里面全国大数据公司，还有学习课程

叫我戈老师

方向：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

就业岗位：

1、大数据工程师

大数据工程师的话其实包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘，平均工资也在11643元。

2、Hadoop开发工程师

职位描述：参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。

3、大数据研发工程师

职位描述：

构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。

4、大数据架构师

大数据架构师的招聘岗位有1446个，从招聘的薪资来看，大数据架构师基本薪资都是15K~60K，大数据架构师的薪资可以说是相当可观的，在大数据行业里，大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的，所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。

5、大数据分析师

工作职责:根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

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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职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

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。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

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。

搜了农业认养模式

• 数据科学家
• 数据分析师
• 数据架构师
• 数据工程师
• 统计学家
• 数据库管理员
• 业务数据分析师
• 数据产品经理

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人人数据科学君

总的来说：三大方向，十大职位。

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

十大职位：1、ETL研发；2、Hadoop开发；3、可视化（前端展现）工具开发；4、信息架构开发；5、数据仓库研究；6、OLAP开发；7、数据科学研究；8、数据预测（数据挖掘）分析；9、企业数据管理；10、数据安全研究。

济南华信智原

大数据，？

随着互联网的高速发展，5G的来临，数据成了每家企业和商家必争之品，谁拥有海量数据，谁就是王！

当下数据为王，数据已经渗透莪们生活方方面面！

我们几乎每个人都是一个数据，只是成就与被成就的关系，至于大数据就业，其实就是有网络就会产生就业，关键是得找准切入口，国家有政策导向的！

關鍵字: 方向 大数据 职场