大數(shù)據(jù)就業(yè)方向有哪些？

現(xiàn)在大家都在討論大數(shù)據(jù)前景如何好，大數(shù)據(jù)就業(yè)機(jī)會(huì)如何多，很多人都對(duì)大數(shù)據(jù)這個(gè)行業(yè)充滿了向往，但是可能大多數(shù)人都不清楚大數(shù)據(jù)學(xué)出來(lái)后究竟能做什么？大數(shù)據(jù)行業(yè)到底有些什么崗位。

國(guó)內(nèi)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)行業(yè)大概有以下幾種崗位：數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)架構(gòu)師，數(shù)據(jù)挖掘工程師，數(shù)據(jù)算法工程師，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。接下來(lái)為大家介紹一下各崗位大概的工作內(nèi)容。

1、數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門(mén)從事行業(yè)的數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。在工作中通過(guò)運(yùn)用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。

作為一名數(shù)據(jù)分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門(mén)，至少能用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)，至少掌握一門(mén)數(shù)學(xué)軟件如matalab、mathmatics進(jìn)行新模型的構(gòu)建，至少掌握一門(mén)編程語(yǔ)言?？傊?，一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該業(yè)務(wù)、管理、分析、工具、設(shè)計(jì)都不落下。

2、數(shù)據(jù)架構(gòu)師

數(shù)據(jù)架構(gòu)師是負(fù)責(zé)平臺(tái)的整體數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，完成業(yè)務(wù)模型到數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)工作，根據(jù)業(yè)務(wù)功能、業(yè)務(wù)模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)建模設(shè)計(jì)，完成各種面向業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)分析模型的定義和應(yīng)用開(kāi)發(fā)，平臺(tái)數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析。

從事數(shù)據(jù)架構(gòu)師這個(gè)職位，需要具備較強(qiáng)的的業(yè)務(wù)理解和業(yè)務(wù)抽象能力，具備大容量事務(wù)及交易類網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)能力，對(duì)調(diào)度系統(tǒng)，云數(shù)據(jù)系統(tǒng)有著非常深刻的認(rèn)識(shí)和理解，數(shù)字常用的分析、統(tǒng)計(jì)、建模方法，熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)技術(shù)，如ETL、報(bào)表開(kāi)發(fā)，熟悉Hadoop，Hive等系統(tǒng)并由實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

3、數(shù)據(jù)挖掘工程師

一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏與其中知識(shí)的工程技術(shù)專業(yè)人員。這些知識(shí)可使企業(yè)提高工作效率，減少錯(cuò)誤決策的可能性，以在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中處于不敗之地。

成為數(shù)據(jù)挖掘工程師需要具備深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)和相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉R、SAS、SPSS等統(tǒng)計(jì)分析軟件之一，參與過(guò)完整的數(shù)據(jù)采集、整理、分析和建模工作，具有海量數(shù)據(jù)下機(jī)器學(xué)習(xí)和算法實(shí)施相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。熟悉Hadoop、Hive等。

4、數(shù)據(jù)算法工程師

在其中負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)挖掘算法與模型部分的設(shè)計(jì)，將業(yè)務(wù)場(chǎng)景與模型算法相融合等，深入研究數(shù)據(jù)挖掘模型，，參與數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建、維護(hù)、部署和評(píng)估，支持產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)模型算法的構(gòu)建，整合等；制訂數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)安全等架構(gòu)規(guī)范并落地實(shí)施。

需要具備的知識(shí)有：扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)，精通機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)常用算法；熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)，掌握常見(jiàn)分布式計(jì)算框架和技術(shù)原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統(tǒng)和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語(yǔ)言中的一種編程；熟悉大規(guī)模并行計(jì)算的基本原理并具有實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算算法的基本能力。

5、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)及維護(hù)，客戶端數(shù)據(jù)的分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)協(xié)助，數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)整理、提煉已有的數(shù)據(jù)報(bào)告，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化，進(jìn)行深度專題分析，形成結(jié)論，撰寫(xiě)報(bào)告；負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)實(shí)施，并保證業(yè)務(wù)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)；進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。

需要具備的技能有：有數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘/用戶行為研究的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) ；有扎實(shí)的分析理論基礎(chǔ)，精通1種以上統(tǒng)計(jì)分析工具軟件，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語(yǔ)句，工作經(jīng)歷有SQL server/My SQl等的優(yōu)先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟件,熟練使用SPSS、SAS等統(tǒng)計(jì)分析軟件其中之一 ；熟悉hadoop集群架構(gòu)、有BI實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、參與過(guò)流式計(jì)算相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者加分 ；熟悉客戶端產(chǎn)品的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)流程 。