大數據和勞動就業分析

㈠ 大數據的就業前景和就業方向

大數據的就業前景和就業方向如下：

前景：從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。

從近幾年招聘情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需銀渣要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

大數據：

大數據，或稱巨量資料，鋒肆悄指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

在維克托邁爾舍恩伯格及肯尼斯庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）雹尺、Veracity（真實性）。

㈡ 大數據專業的就業前景分析

大數據專業的就業前景非常廣闊，因為大數據技術已經成為各個行業和領域中不可或缺的一部分。以下是大數據專業就業前景的分析：

需求量大：隨著大數據技術的發展和應用，各行各業對大數據人才的需求量越來越大，尤其是金融、電商、互聯網、物流、醫療健康、政府等領域，這些坦扮領域對大數據人才的需求量將持續增長。

㈢ 大數據的就業怎麼樣

1.人才缺口大

大數據專業畢業以後主要從事大數據分析工作，該崗位目前人才缺口很大，學會大數據分析就等於拿到了入職大企業和高薪資大門的鑰匙。根據統計顯示，僅北京地區1天需求量達到15680個。

2.各行各業需求上漲

像金融，電商，游戲，醫療，未來教育，社交等行業都需要大數據分析人員襪擾，需求量很大。

3.大城市機會多工資高

大數據專業人才的需求主要集中在一線一線城市，在大城市學到的東西更多，同樣薪資水平也高，北京地區的大數據分析平均月工資就達到了20050元。

從人才缺口和需求上漲到高薪就業，都體現出了大數據專業是一個就業前景很好的專業。

大數據專業就業三大方向

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。

在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。

大數據專業人才就業薪資

1基礎人才：數據分析師

北京數據分析平均工資：?0?610630/月，取自15526份樣本，較2016年，增長9.4%。

數據分析師崗位職責

業務類別:技術

業務方向:數據分析

工作職責:

1.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；

2.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；

3.參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估；

4.整理編寫商業數據分析報告，及時發現和分析其中變化和問題，為業務發展提供決策支持；

5.獨立完成項目需求管理、方案設計、實施管理和項目成果質量的把控；

6.參與編寫項目相關文檔。

教育背景:

學歷：本科其它：

經驗要求:工作經驗：3-5年

任職要求:

1.統計學、數學或計算機、數理統計或數據挖掘專業方向相關專業本科或以上學歷；有扎實的數據統計和數據挖掘專業知識；

2.熟練使用數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟體（SAS、R、Python等的一種或多種），能熟練使用SQL讀取數據；

3.使用過邏輯回歸、神經網路、決策樹、聚類等的一種或多種建模方法；

4.3年以上數據分析工作經驗，徵信從業背景人員優先；

5.具有金融行業項目經驗的相關經驗者優先考慮；

6.主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

能力素養:

良好的分析、歸納和總結能力，善於分析、解決實際問題；主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

2大數據開發工程師

北京大數據開發平均工資：?0?630230/月。

大數據開發工程師/專家崗位指責（引自滴滴出行）：

職位描述：

1、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；

2、服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量；

3、深入源碼內核改進優化開源項目，解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題，參與到開源社搏咐區建設和代碼貢獻；

崗位要求：

1、計算機或相關專業本科以上學歷（3年以上工作經驗）；

2、精通C/Java/Scala程序基好純開發(至少一種)，熟悉Linux/Unix開發環境；

3、熟悉常用開源分布式系統，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代碼；

4、有大規模分布式系統開發、維護經驗，有故障處理能力，源碼級開發能力；

5、具有良好的溝通協作能力，具有較強的分享精神；

6、對Ku、Kylin、Impala、，github等系統有深入使用和底層研究者加分；

㈣ 大數據技術的就業前景和就業方向

大數據技術是當前非常熱門的技術領域之一，其就業前景非常廣闊。大數據技術可以應用於眾多行業和領域，例如金融、醫療、電子商務、物流、教育等。以下是大數據技術的就業方向：

1、數據分析師：負責通過數據分析提供業務洞察和建議，幫助企業做出決策。

2、數據工程師：負責搭建數據處理系統，包括數據採集、存儲、處理、展示等環節。

3、數據科學家：負責通過機器學習、數據挖掘等演算法技術，從大量數據中挖掘有價值的信息。

4、大數據工程師：大數據工程師負責設計、構建和維護大數據系統，包括數據倉庫、ETL（抽取、轉換和載入）過程以及數據流和數據處理管道。大數據工程師需要精通Hadoop、Spark、Hive、Pig等大數據技術和工具。

5、數據科學家：數據科學家通過分析大數據來發現業務問題和趨勢。他們需要深入了桐鉛解統計學、機器學習和數據挖掘，並使用工具如Python、R、SAS和MATLAB等來處理和分析數據。

6、數據分析師：數據分析師負責收集、處理和分析數據，並將結果用於業務決策。他們需要了解SQL、Excel、Tableau和Power BI等工具。

總之，大數據技術的就業前景非常廣闊，未來還有很多機會。對於那些掌握相關技能的人來說，將來可以期望找到高薪的工作，並且可以在各個行業中發揮作用。

㈤ 大數據技術與應用就業方向

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；

大數據分析類人才。

大數據十大就業職位：
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。