大數據工程師分類

1. 大數據分析開發工程師可以從事哪些工作這些崗位有需要做什麼

崗位舉例：
大數據工程師、大數據處理工程師、大數據分析挖掘工程師
崗位職責：回
負責公司基於海量數據答的雲服務平台的架構和研發；
根據業務規則與分析模型實現數據建模、數據挖掘提取、數據分析、數據展示工作，編制數據分析報告；
理解業務的方向和戰略，收集互聯網數據，並結合行業數據，開發有效的數據模型，根據用戶屬性，挖掘用戶需求；
通過用戶行為分析，為產品、流程改進和技術解決方案提供基於運營數據分析的支持；

2. 大數據各崗位有何不同

一、數據分析師/數據科學家

從本質來說數據分析師和數據科學家是相同的，因為他們做同樣的事情——從數據中獲取價值。價值可以有不同的形式：對於數據分析師來說，價值意味著洞察，而對於數據科學家來說，是在洞察之上的產品發展智能。

數據分析師分析數據以獲得洞察，並幫助形成業務決策。而數據科學家更關心的是使用機器學習和 A / B 測試來驅動和改進產品。

數據科學家專注於前瞻，即做出預測，而數據分析師則更多地聚焦在回顧，如分析歷史數據。

二、數據工程師

沒有數據工程師的幫助，數據科學家就無法做出貢獻。為什麼?由於數據工程師構建了引入數據的數據管道!如同煉油廠閑置，是由於沒有原油進入，最終原因是石油管道還沒有建成。

三、業務分析師

傳統的 BA 引導，記錄業務需求並充當業務和技術之間的聯絡人。相反，我們使用業務分析師的頭銜作為總括頭銜來涵蓋所有具有業務性質(非技術性)且需要重要數據技能的分析師角色。

由於數據的普及，幾乎所有分析師角色都需要某些數據技能集。因此，業務分析師角色是對於具有領域專業知識，並且精於數據的候選人來說，業務分析師是非常不錯的職位目標。

四、BI分析師/工程師/開發人員

我們還擁有傳統的商業智能( BI )分析師和商業智能工程師角色。一般來說，當我們談論 BI 時，我們指的是使用“定義良好的BI基礎設施”在“大公司”環境中進行數據分析和報告，基礎設施指的是各種企業軟體系統( ERP，CRM 等)以及在他們之上進行連接和報告 BI 工具。

3. 大數據有哪些職位

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)。

4. 大數據工程有哪些崗位領域

從崗位來看，由大數據開發、挖掘、演算法、分析、到架構。從級別來看，從工程師、高級工程師，再到架構師，甚至到科學家。而且，契合不同的行業領域，又有專屬於這些行業的崗位衍生，如涉及金融領域的數據分析師等。

大數據的相關工作崗位有很多，有數據分析師、數據挖掘工程師、大數據開發工程師、大數據產品經理、可視化工程師、爬蟲工程師、大數據運營經理、大數據架構師、數據科學家等等，下面就講講其中的幾個崗位。

數據分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數,第二是報表的需求分析，第三是業務專題分析。

數據挖掘工程師：日常工作內容主要有五類。第一是用戶基礎研究,第二是個性化推薦演算法,第三是風控領域應用的模型,第四是產品的知識庫,第五是文本挖掘、文本分析、語義分析、圖像識別。

數據產品經理：日常工作內容：第一是大數據平台的建設，讓獲取數據、使用數據更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提升應收水平;第二是數據需求分析，形成數據產品，對內可以提升效率，控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值的變現。

大數據研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是數據的採集，比如爬蟲、日誌採集等;第二是數據預處理、ETL工作，比如數據清洗、轉換、集成、規約等;第三是大數據應用和可視化的開發。

此外，現在越來越多的行業領域也涉獵大數據,通常來說它們可以被大致分為兩類：大數據工程與大數據分析。而這些領域互相獨立又互相關聯。

而隨著AI(人工智慧)的到來，未來大數據需要依賴於雲計算平台海量的計算能力，同時通過大數據給人工智慧提供內容。所以在未來十年，雲計算，大數據，人工智慧是這個時代對社會影響最深遠的技術，為此我們需要提前做好准備。

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5. 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位

首先大數據開發工程師有兩個方面，一個是工作內容，一個是崗位要求

工作內容：主要是基於Hadoop、Spark等平台上面進行開發，各種開源技術框架平台很多，需要看企業實際的選擇是什麼，但目前Hadoop、Spark仍然占據廣大市場。

崗位要求：精通Java技術知識，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等應用設計及開發。
1、大數據工程師
大數據工程師的話其實包含了很多，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。
2、Hadoop開發工程師
職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，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級別的數據處理平台改進，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：構建分布式大數據服務平台，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
職位描述：這個就是全能的大數據崗位，技術要求是非常全面的，更多的站在架構角度出發。
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。

6. 與大數據相關的工作職位有哪些

與大數據相關的工作職位有數據科學家、數據分析師、大數據工程師、數據架構師、商業智能(BI)開發人員、統計員、機器學習工程師等。此外，隨著數據科學的發展，人們還在開發新的大數據技術，比如機器學習、自然語言處理、圖像處理等，也會提出新的職位要求，為企業帶來更多的數據分析能力。

1、數據科學家

數據科學家需要能夠應用數學、統計學和科學方法。使用多種工具和技術來清理和准備數據；進行預測分析和人工智慧；並解釋如何利用這些結果來為商業問題提供數據驅動的解決方案。數據科學家需要的技能比數據分析師多得多。

2、數據分析師

數據分析師收集、處理和執行統計數據分析，為組織得出有意義的結論。數據分析師將大型數據集轉化並處理成可用的形式，如報告或演示。他們還通過研究重要的模乎芹式來幫助決策過程，並從數據中收集洞察力，然後有效地傳達給組織領導，以幫助商業決策。

3、數據工程師

數據工程師負責准備、處理和管理收集和存儲的數據，用於分析或操作用途。像傳統的工程師一樣，數據工程師建歲圓畢立和維護數據 "管道"，將數據從一個系統連接到另一個系統，使數據科學家能夠獲得信息。正因為如此，數據工程師被要求了解數據科學中使用的幾種編程語言，如Python、R和SQL。

4、數據架構師

數據架構師主要是設計和創建數據管理系統的藍圖，然後由數據工程師建立。類似於傳統的建築師，數腔型據架構師是 "遠見者"，因為他們負責可視化和設計一個組織的數據管理框架。此外，數據架構師改善現有系統的性能，確保資料庫管理員和分析師能夠使用這些系統。

5、商業智能(BI)開發人員

商業智能開發者是專門的工程師，他們使用軟體工具將數據轉化為有用的見解，以幫助商業決策。負責簡化技術信息，讓公司里的其他人都能輕松理解。簡而言之，他們創建和運行包含他們使用商業智能工具找到的數據的報告，並將信息轉化為更通俗的術語。

6、統計員

鑒於統計學是數據科學的主要基礎之一，許多統計學家可以輕松地過渡到數據科學領域。統計學家主要負責數據的收集和處理。他們決定需要什麼數據以及如何收集數據。此外，他們設計實驗，分析和解釋數據，並報告結論。

7、機器學習工程師

機器學習工程師是另一組專業工程師，他們專注於研究、構建和設計人工智慧和機器學習系統，以實現預測模型的自動化。基本上開發的演算法使用輸入數據並利用統計模型預測輸出，同時在新數據可用時不斷更新輸出。

7. 什麼是大數據應用工程師

定義
大數據工程技術人員是指從事大數據採集、清洗、分析、治理、挖掘等技術內研究，並加以利容用、管理、維護和服務的工程技術人員。
主要工作任務
大數據採集（爬蟲）、大數據清洗（ETL工程師）、大數據建模（演算法工程師）與大數據分析（數據分析員）；
管理、分析展現及應用等技術（大數據開發工程師）；
研究、應用大數據平台體系架構、技術和標准；
設計、開發、集成、測試大數據軟硬體系統；
管理、維護並保障大數據系統穩定運行；
監控、管理和保障大數據安全；
提供大數據的技術咨詢和技術服務。

8. 大數據工程師的證書種類有哪些它是如何劃分等級的

目前國內的大數據工程師證書，工信部和中國管理科學研究院都有頒發。
工信部認證內的容職業人才技能認證證書，證書分為初、中、高級。其中初級證書面向高校人群，也就是即將畢業的一批人；中高級證書面向企業內部大數據崗位人才，即參加了工作，有了幾年經驗的大數據人才。
中國管理科學研究院的專業人才技能證書，通過相關技能考試即可獲得，作為入行的敲門磚，有一定價值。