㈠ 大數據需要哪些人才_大數據人才需要具備的能力有哪些
大數據需要以下六類人才含讓:
一、大數據系統研發工程師。
這一專業人才負責大數據系統研發,包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等,同時,還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等,這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。
二、大數據應用開發工程師。
此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序,他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece,他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中,ETL開發者是很搶手的人才,他們所做的是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,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,成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎,為提取各類型的需要數據創造條件。
三、大數據分析師。
此類人才主要從事數據挖掘工作,運用演算法來解決和分析問題,讓數據顯露出真相,同時,他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大,殲清企業對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,具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才,他們所從事的是熱門的分析師工作。
四、數據可視化工程師。
此類人才負責在收集到的高質量數據中,利用圖形化的工具及手段的應用,清楚地揭示數據中的復雜信息,幫助用戶更好地進行大數據應用開發,如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau,那麼,就成為很受歡迎的人才。
五、數據安全研發人才。
此類人才主要負氏老前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,而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了,如果數據安全技術,同時又具有較強的管理經驗,能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全,那就是搶手的人才。
六、數據科學研究人才。
數據科學研究是一個全新的工作,夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值,隨著大數據時代的到來,越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據,這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究,通過研究,他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽,數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁,需要有數據專業、分析師能力和管理者的知識,這也是搶手的人才。
㈡ 大數據的就業崗位有哪些_大數據就業職位
大數據崗位高薪清單對於求職者來說,大數據只是所從事事業的一個方向,而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵,選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。
1ETL研發企業數據種類與來源的不斷增加,對數據進行整合與處理變得越來越困難,企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。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
2Hadoop開發隨著數據規模不斷增大,傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處迅消禪理能力被重新挖掘,企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。
3可視化工具開發可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上,通過操作界面元素,有可視化開發工具自動生成相關應用軟體,輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。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。
4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。
5數據倉庫研究為方便企業決策,出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務,指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
6OLAP開發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。
7數據科學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。8數據預測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。
8數據預測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橋旅閾值並預測未來的表現。
9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,將數據畝塵導入數據倉庫中,成為一個可用的版本。
10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。
㈢ 學大數據可以從事什麼職業
大數據可以從事大數據開發工程師、Hadoop開發工程師、數據挖掘、信息架構工程師、大數據分析師等等。
1、大數據開發工程師
大數據開發工程師:統計;精簡到兩類指標:PV和UV;精簡到一句話就是:統計各種指標的PV和UV。具體的工作並不是這么的簡單,還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。
2、Hadoop開發工程師
信息時代數據的爆發式增長,使得數據的規模越來越大,傳統BI即商務智能的數據處理成本高漲,加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘,企業需求持續增長。
3、數據挖掘
數塵枝老據被清理並准備好進行檢查,就可以通過數據挖掘開始搜索過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的搭敗過程。數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。
4、信息架構工程師
信息架構師需要懂得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,信息架構工程師的工作內容。
5、大數據分析師
大數據分析師需要對海量的大數據做分析、挖掘和展現,並且將其中有價值的信息提派升取出來為決策提供支持,而大數據分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。
《大數據人才報告》指出,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內將會出現高達150萬的大數據人才的缺口。
當下中國互聯網行業需求最多的六類人才職位為研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析。其中需求量最大的是研發工程師,而最為稀缺的是數據分析人才。領英報告表明,高度稀缺的是數據分析人才,其供給指數最低,僅為0.05。並且其才跳槽速度也最快,平均跳槽速度為19.8個月。
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高達到1400萬,而在BAT企業招聘的職位里,60%以上都在招大數據人才。
㈣ 大數據專業可以從事哪些工作
大數據應用開發工程師。這是大多數據領域一個比較熱門的崗位,有大量的傳統應用需要進行大數據改造,因此大數據應用開發崗位有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構。
數據架構師。數據架構師是負責平台的整體數據架構設計,完成從業務模型到數據模型的設計工作,根據業務功能、業務模型,進行資料庫建模設計,完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發,平台數據提取、數據挖掘及數據分析。
㈤ 大數據人才發展與就業前景,你了解多少
1、ETL研發
2、Hadoop開發