北京大數據分析工程師

① 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。
大數據開發工程師能夠從事的崗位有很多，這里做一個簡單的列舉，他們都可以算作大數據開發裡面的崗位：包括：大數據開發工程師、大數據架構工程師、大數據運維工程師、數據可視化工程師、數據採集工程師、數據挖掘工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、演算法工程師等等，都可以算是大數據開發工程師的范疇。
目前從大數據開發崗來講，能夠拿到10K—15K在行業里已經算是比較普遍與正常的事情了，所以大數據開發這個崗位薪資高、回報高發展前景也很好。

② 大數據工程師職業前景到底有多好

2016年，我國大數據產業保持高速發展態勢，各級政府和企業大力推進，技術創新取得明顯突破，大數據應用推進勢頭良好，產業體系初具雛形，支撐能力日益增強。2017年，大數據產業發展迎來「黃金期」，產業集聚將進一步特色化發展，大數據融合應用進程加速，為做大做強數字經濟、帶動傳統產業轉型升級提供新動力。
趨勢一：政策環境持續優化，產業發展將迎來「黃金期」
隨著國家大數據戰略推進實施以及配套政策的貫徹落實，大數據產業發展環境將進一步優化，社會經濟各領域對大數據服務需求將進一步增強，大數據的新技術、新業態、新模式將不斷涌現，產業規模將繼續保持30%以上的高速增長態勢。
趨勢二：大數據產業集聚，將呈現特色化發展
大數據綜合試驗區建設是國家統籌推進大數據產業發展的重要舉措。2016年，國家對大數據產業區域發展進行整體規劃布局，共計批復了8個國家大數據綜合試驗區建設。2017年，隨著8大國家大數據綜合實驗區建設不斷加快，產業發展將推動形成特色領域。圍繞京津冀和珠三角跨區域類綜合試驗區，將更加註重數據要素流通，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，支撐跨區域公共服務、社會治理和產業轉移，促進區域一體化發展。結合地方產業發展和應用特色，大數據產業集聚區和大數據新型工業化產業示範基地建設也將持續推進。
趨勢三：大數據與人工智慧、雲計算、物聯網，等技術的融合創新將更加深入
網路信息技術領域是全球研發投入最集中、創新最活躍、應用最廣泛、輻射帶動作用最大的技術創新領域，是全球技術創新的競爭高地。大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等新一代信息技術是最典型的網路信息技術，創新驅動是其發展的原動力，新興技術間的融合創新更是產業發展的主基調。2017年，大數據的技術發展與物聯網、雲計算、人工智慧等新技術領域的聯系將更加緊密，物聯網的發展將極大提高數據的獲取能力，雲計算與人工智慧將深刻地融入數據分析體系，融合創新將會不斷地涌現和持續深入。
趨勢四：工業大數據對智能製造的，賦能效應將進一步釋放
在《大數據產業發展規劃2016-2020年》中，提出了深化工業大數據創新應用的重點任務和實施工業大數據創新發展工程，加快工業大數據基礎設施建設，推進工業大數據全流程應用，培育數據驅動的製造業新模式。2017年，隨著《國務院關於深化製造業與互聯網融合發展的指導意見》、《大數據產業發展規劃2016-2020年》等政策規劃的落地實施，我國將進一步深化工業雲、大數據等技術在工業領域的集成應用，探索建立工業大數據中心，實施工業大數據應用示範工程，工業大數據對智能製造的賦能效應將進一步釋放。
趨勢五：大數據安全和數據跨境流動，將成為國家和社會關注的焦點
數據資源作為信息社會的重要生產要素、無形資產和社會財富，成為一個國家的基礎性戰略資源。近年來，由於數據在網路空間傳播迅速，且當前技術手段和行政手段都無法對其實施有效監管，使得大數據安全問題和數據跨境流動安全風險日益加劇。2016年，國家和地方大力推動大數據安全創新發展。2017年，隨著《中華人民共和國網路安全法》及相關配套細則的正式實施，大數據安全的市場空間將進一步釋放，政府和企業在大數據安全技術、產品和服務創新方面的投入進一步加大；國家大力推進雙邊區域性跨境數據流動合作，建立國家間數據流通保護的協調機制，參與數據跨境流動國際標准和規則制定的積極性將不斷提高。

③ 大數據開發的就業怎麼樣

一．大數據人才需求及現狀分析
從目前來看，隨著我們國家漸漸的開始對大數據進行重視，我國政府也開始對大數據進行大力扶持，大數據技術開始在我們的企業中生根發芽，以及開花結果。從數據統計中來看，我國未來的三至五年內，中國真正需要的大數據人才上百萬萬，而就目前來說則只有大約30萬人左右。
註：招聘網站的崗位需求
通過在各大招聘網站進行崗位需求的搜索，例如前程無憂大數據搜索，一共有大約兩萬多個職位是滿足崗位條件；而智聯招聘大數據崗位搜索，接近三萬個職位也是滿足此條件的；在獵聘網上進行大數據的崗位搜索，大約有1000多個職位滿足條件；所以，從各大數據來看，高薪工作其實是只要你敢想，並且敢付出，你就已經勝利了一大半，這樣的話你還會害怕高薪的人不是你自己嗎？
二．大數據開發就業方向
大數據作為一門比較基礎型的學科，無論是從數據開發及分析、還是從物聯網一級人工智慧演算法訓練領域來看，它都有著非常核心的技術以及職位需求，那麼接下來可以來具體分析一下關於大數據開發方向都會哪些對口的工作職位
①：大數據工程師，大數據開發工程師，大數據維護工程師，大數據研發工程師，等；
②：大數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家，大數據挖掘師，大數據演算法師等；
③：大數據運維工程師等等......

④ 大數據從事於什麼工作

大數據從事的是開源工作，更傾向於「研發」，由於大數據屬新興領域，專業人才專比較缺屬乏，高端人才更是企業爭搶的對象。薪資上升容易，職業發展潛力巨大。

大數據職業發展的方向：大數據開發、數據分析挖掘

大數據開發

主要負責大數據的大數據挖掘，數據清洗的發展，數據建模工作。大數據數據開發工程師偏重建設和優化系統。

大數據分析師

一種偏向產品和運營，更加註重業務，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等；

另一種則更注重數據挖掘技術，門檻較高，需要扎實的演算法能力和代碼能力。同時薪資待遇也更好。

⑤ 大數據開發工程師（北京）有前途嗎

北京的大數據開發工程師薪資很高：

⑥ 大數據行業就業三大方向和十大職位介紹

大數據行業就業三大方向和十大職位介紹

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

思數雲計算和大數據服務中心，簡稱思數雲（隸屬於北京思數科技有限公司），是國內專業大數據分析培訓、咨詢機構。中國雲計算大數據處理委員會、與中科院軟體所、清華大學以及Google、Yahoo、騰訊、阿里、移動研究院等大數據技術人員一起合作，在2012年組建了」NewBI-思數雲服務」大數據服務中心。

思數雲從長期實踐總結出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。

從企業方面來說，大數據人才大致可以分為產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智能三大領域。產品分析是指通過演算法來測試新產品的有效性，是一個相對較 新的領域。在安全和風險分析方面，數據科學家們知道需要收集哪些數據、如何進行快速分析，並最終通過分析信息來有效遏制網路入侵或抓住網路罪犯。

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。

⑦ 大數據工程師職業到底有多吃香

眾所周知，當下大數據開發工程師是一個很吃香的職業，現在大數據技術人才短缺，在互聯網圈裡越久，資歷越老，就越受歡迎。

但最近小駭發現了一個「大數據工程師干不過35歲」的話題引人注目。大數據工程師真的這么神奇嗎?聽起來這么恐怖的大數據工程師究竟是個啥職位??
談大數據工程師職位之前我們先來聊聊互聯網的職位發展，2018年是互聯網低迷成為大數據開發工程師，別墅靠大海的一年。
近來阿里巴巴、陌陌、知乎等大廠都紛紛傳來裁員的消息，有的人前一天還在通宵忙著新品上線，第二天就被裁員了，有人早上還寫著、改著BUG，下午就被人事約談。
而與之相對的，是19屆畢業生已經開始走上舞台。據某招聘網站調查顯示北京地區應屆生期望薪資更是達到12992元。
「一代新人換舊人」，大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業。
通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。毫無疑問，對於未來，大數據必定會帶來嶄新的格局。
從移動支付到共享經濟，從萬物互聯到智慧城市，從大數據這一概念被初步接受，到刷屏的年度賬單、聽歌報告，大數據所創造的價值正在一步一步體現。
互聯網、金融、電信、醫療、交通、民生，各行業都開始進行大數據應用，大數據的應用場景在未來更是有著無限可能。
大數據工程師究竟是個啥神仙職位呢?先讓我們來了解一下大數據是什麼。
大數據本質也是數據，但是又有了新的特徵，包括數據來源廣、數據格式多樣化(結構化數據、非結構化數據、Excel文件、文本文件等)、
數據量大(最少也是TB級別的、甚至可能是PB級別)、數據增長速度快等。
在大數據行業中有很多領域;通常來說它們可以被分為兩類：大數據工程，大數據分析。
這兩個領域互相獨立又互相關聯。數據工程涉及平台和資料庫的開發、部署和維護。
大數據工程師需要去設計和部署這樣一個系統，使相關數據能面向不同的消費者及內部應用。對應的職位是大數據開發工程師、ETL工程師、演算法工程師。
數據分析則是利用數據平台提供的數據進行知識提取;數據分析包括趨勢、圖樣分析以及開發不同的分類、預測預報系統。
對應的職位是數據分析師、數據挖掘工程師和數據科學家。