❶ 大數據有哪些職位和工作機會
下面是比較熱門的幾個大數據崗位：
1、首席數據官（CDO）
首席數據官的工作內容非常多，職責也很復雜，他們負責公司的數據框架搭建、數據管理、數據安全保證、商務智能管理、數據洞察和高級分析。因此，首席數據師必須個人能力出眾，同時還需要具備足夠的領導力和遠見，找准公司發展目標，協調應變管理過程。
2、營銷分析師/客戶關系管理分析師
客戶忠誠度項目、網路分析和物聯網技術積攢了大量的用戶數據，很多先進公司已經在使用相關策略來支持公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些數據進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在Excel和SQL等數據分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數字化營銷能夠到達目標客戶群體。
3、數據工程師
隨著Hadoop和非結構化數據倉庫的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的數據。高水平的工程師需要掌握數據管理技能，熟悉提取轉換載入過程，很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席數據官甚至認為，數據工程師才是大數據相關行業中最重要的職位。
4、商務智能開發工程師
商務智能開發工程師的最基本職能，是管理結構數據從資料庫分配至終端用戶的過程。商務智能（BI）曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智能團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高性能數據，評價公司運營情況。
5、數據可視化
隨著指示板和可視化工具的增多，商務智能「前端」研發工程師需要更熟練掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能夠使用d3.js在網路瀏覽器中製作數據可視化的研發工程師也越來越受到公司歡迎。很多大公司開出的年薪已經超過了7萬5千英鎊，平均日薪500多英鎊。
6、大數據工程師
正如上文提到過的，數據工程師的工作是負責管理公司的數據，包括數據的收集，存儲、處理和分析。大數據工程師需要能夠搭建並維護大型異構數據框架，這些數據通常是在MongoDB等NoSQL資料庫中。很多公司採用Hadoop框架和很多Hadoop次級軟體包，如Hive（數據軟體），Pig（數據流語言）和Spark（多編程模型）。
❷ 大數據就業方向
大數據系統研發類人才；
大數據應用開發類人才；
大數據分析類人才。
一、ETL研發
隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。
ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。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
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。
三、可視化（前端展現）工具開發
海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。
可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。
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。信息架構師必須了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
數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。
六、OLAP開發
隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。
OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系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
這一職位過去也被稱為數據架構研究，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。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。
總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。
八、數據預測（數據挖掘）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匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。
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伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。
❸ 大數據分析師工資收入多少
從事大數據行業的復工資普遍是制比較高的，不過這也得分地區和崗位，想北上廣的工資肯定會高一點，但是總得下來是不會太差的。大數據分析實習生能拿到3K-5K,大數據軟體開發工程師大概5K-8K,Jave+大數據崗位一般能拿到5k-10k,大數據開發主管能拿到8K-
❹ 現在大數據工作的薪資待遇怎麼樣
由於目前大數據人才匱乏抄，對於公司來說，很難招聘到合適的人才。因此很多企業會通過內部挖掘，所以薪資高那就不足為奇了。
大數據職業是現在均勻收入最高的職業，其從業人員均勻年薪已逾十萬元，有經驗的大數據工程師均勻年薪一般在12萬元以上。現在剛畢業學員的起薪基本是在8k-15k元的水平，有大數據相關工作經驗的學員，薪酬基本是15k-25k元的水平。如果就加米穀大數據零基礎班的學生的就業薪資來看，在成都的平均水平薪資在12k左右。
薪酬方面，以北京為例：北京2017年的薪酬，北京數據挖掘工程師工資中位數為：￥15166元/月，最低工資8K-10K，最高工資工資30-50K；北京數據工程師工資中位數：￥13156元/月，最高工資20K-30K；北京數據架構師工資中位數：￥23700元/月，最低工資10K-15K，最高工資無法確定。
❺ 一般的大數據工作有多高的薪資
根據數據報告顯示，大數據開發工程師的年薪約在24萬左右，同時據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
因此大數據就業前景是非常良好的。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據領域三個大的技術方向，這些不同的技術方向，可以對應企業的以下這些招聘崗位：
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科
對應崗位：大數據運維工程師
精通任何方向之一者，均會 「 前(錢)」途無量。
三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了 8K 以上，工作1年月薪可達到 1.2W 以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到 30萬—50萬。
❻ 轉行做大數據行業怎麼樣
大數據行業最近幾年才大力發展，在國內的布局和發展還不是很成熟，如果是大數據從業專人員那麼競爭相對其他熱屬門互聯網行業會小些，盡早進入才有可能成為此行業的領軍人物。
據國內權威數據統計，未來五年，我國信息化人才總需求量高達1500萬— 2000萬人。以大數據分析為例，我國大數據人才需求以每年遞增20%的速度增長，每年新增需求近百萬。
從就業方向來看，大數據人才主要有三大就業方向：
1.大數據系統研發類人才
2.大數據應用開發類人才
3.大數據分析類人才
大數據業務流程有4個基本環節，分別是：業務理解、數據准備、數據挖掘、分析應用。
大數據技術正在向各個行業蔓延，大數據與雲計算、AI、金融、醫療、物聯網、政府公共服務等相結合，締造了很多就業新崗位，大數據浪潮不僅開始席捲全行業，政府職能、城市規劃、安全執法也將需要大數據的支持，所以，大數據在各行業算是通吃的技能 ，基本不用擔心就業問題。
市場的供求關系決定了市場的價格，目前我國大數據方面的專業人員還不是很多，這就造就了大數據人才是目前最具前景的高薪行業之一，大數據分析、大數據開發等大數據人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。
❼ 大數據行業有哪些工作機會，招聘的崗位技能有哪些
想要學習大數據開發，第一件事並不是要找書籍或者是找視頻教程，而是要了解一下大數據行業前景，了解一下成為大數據工程師需要具備什麼樣的能力，掌握哪些技能我當初學習大數據之前也有過這樣的問題，作為一個過來人，今天就跟大家聊下大數據人才應該具備的技能。
首先我們要知道對於大數據開發工程師需要具備的技能，下面我們分別來說明：
用人單位對於大數據開發人才的能力要求有
技能要求：
1.精通JAVA開發語言，同時熟悉Python、Scala開發語言者優先；
2.熟悉Spark或Hadoop生態圈技術，具有源碼閱讀及二次開發工作經驗；精通Hadoop生態及高性能緩存相關的各種工具，有源碼開發實戰經驗者優先；
3.熟練使用SQL，熟悉資料庫原理，熟悉至少一種主流關系型資料庫；熟悉Linux操作系統，熟練使用常用命令，熟練使用shell腳本；熟悉ETL開發，能熟練至少一種ETL（talend、kettle、ogg等）轉化開源工具者優先；
4.具有清晰的系統思維邏輯，對解決行業實際問題有濃厚興趣，具備良好的溝通協調能力及學習能力。
以上就是想要成為大數據人才需要具備的技能
那麼如何具備這些能力，怎麼學習了，對於大多數人來說，目前只有通過參加大數據的學習，才能夠系統的掌握以上的大數據技能，從而勝任大數據工程師的工作。
❽ 大數據專業以後就業方向怎麼樣
數據科學與大數據技術，簡稱大數據業。
是2016年以來國內新開的業學科之一，這幾年「大數據」成為發展最快的業。大數據業是一門實踐性很強的新興交叉學科，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次研究、應用需求的高級人才。
大數據業畢業生可以勝任大數據技術開發與應用，大數據運維和雲計算等工作，在未來發展前景很好的，可以去大型互聯網公司就業，做前、後端開發、數據分析師、機器學習演算法工程師，App開發、智能游戲設計與開發、數據科學家等。
也可以進入各行各業，在銀行、電信、電力、交通等企事業單位，政府、信息產業及其他國民經濟部門，甚至醫療系統、媒體等單位，依託具體業務，從事大數據分析、大數據應用開發、大數據系統研發、數據可視化等相關工作。畢竟大數據作為一門技術，為具體行業的決策服務。
❾ 大數據就業前景及工資
這個是未來的方向啊，就業前景肯定非常廣闊。
你看BAT，位元組跳動哪個不是最重視大數據？
大數據成就了世界級的Google、亞馬遜、Facebook等。
雲計算產生大數據，大數據催生人工智慧，這都是一脈相承的。
Google基於大數據成就了廣告精準投放、google翻譯、語音識別、自然語言處理，還有Alphago戰勝李世石，都是基於大數據的人工智慧的勝利，其它的基於大數據的疾病預測就不用說了。
科學研究正在從傳統的大膽假設、小心求證的因果關系的探索向基於大數據的強相關性的挖掘，這是一種思維方式的變革。
這對咱們中國是一種機遇，我們有移動互聯的優勢，還有一個是5G，我們在標准上已經領先了，實現彎道超車，領先西方競爭對手。
所以大數據分析一定要學，而且一定要學好！
❿ 從事大數據工作，工資一般收入多少
你好，分兩個方面來回答你的問題。
一、大數據培訓費用
1、大數據培訓的回學費一般在2-3萬左右，相對於答一些學生來說比較貴了。
2、大數據開發崗位薪資目前在15K以上，按照投入產出比來說不貴。
二、大數據學習需要多長時間？
1、脫產全日制學習6個月。