數據分析哪個職位好

A. 數據分析的行業選擇有哪些

首先說的是Hadoop開發工程師。很多人對於Hadoop這個詞不是很清楚，其實Hadoop是數據分析中常見的一個分布式文件系統，簡稱HDFS。而這個常見的系統叫做Hadoop的是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架，這個系統能夠以一種可靠、高效、可伸縮的方式去處理數據。所以Hadoop開發工程師在數據分析裡面是一個重要的職位。

然後說數據分析師。數據分析師是數據分析中最直接的一種職業。數據分析師專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。數據工程師在工作中通過運用工具，提取、分析、體現數據，從而實現數據分析的意義。當然，數據分析師需要掌握一門計算機語言，比如Python、MATLAB等等，這樣才能夠幫助數據分析師提高數據分析的效率，從而更好的分析數據。

接著說數據挖掘工程師，數據挖掘師一般就是從海量的數據中提取出一定的數據，這些數據都是有價值、有規律的，由此可見，做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、概率論等。這樣方便數據挖掘工程師進行對數據的挖掘。

最後說一下大數據可視化工程師。就目前而言，隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。大數據可視化工程師必須依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。並且依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。同時配合前端開發人員將樣例組件化。還需要依據方案和技術選型製作可視化樣例。更要配合視覺設計人員完善可視化樣例。

B. 商務數據分析與應用專業有什麼好的就業崗位

1.
本專業畢業生適合在電子商務或其他企事業單位從事商務數據搜集、整理、分析與應用、數據化運營與管理及自主創業等工作。初始就業崗位主要包括:數據采...
2.
2商務數據分析與應用專業課程 《數據統計與分析技術》、《企業電子商務運營》、《商務網站數據分析技術》、《企業電子商務運營數據分析》

C. 大數據畢業後去什麼崗位就業 哪些工作前景最好

大數據畢業後的工作方向有：大數據維護、研發、架構工程師方向的工作;所涉及的職業崗位為：大數據工程師、攜激大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

大數據畢業可以從事哪些工作

信息架構工程師工作：信息架構師需要懂得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。

數據規劃師工作：數據規劃師在一個產品設計之前，為企業各項決策提供關鍵性數據支撐，實現企業數據價值的最大化，更好地實施差異化競爭，幫助企業在競爭中獲得先機。

大數據分析師工作：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取出來為決策提供支持。

大數據專業發展前景好嗎

大數據相關崗位有個幾年的工作經驗薪資過萬是很容易得，有的崗位工資翻了一番，大數據工作崗位工資確實是高。在北上廣這些城市工資還能往上提，高學歷和豐富的大數據工作經驗都是加分項。

隨著互聯網人工智慧的發展，大數據人才需求也會更多，大家所熟知的社交卜隱余、購物平台都運用大數據技術對用戶行為愛好做定向推薦。大數據發展的趨勢型滾只會越來越好，大數據崗位工資上萬不是很難。

需要掌握的技術也比較多，以大數據開發工程師工作為例，一般都要求熟練掌握hadoop生態的大數據開發工具，包括Spark，Hbase，Hive,Hudi，ElasticSearch，Flink，Canal等，精通至少一門編程語言(Java,Scala,Python)。有技術在手高薪就業真不是難事，特別是大數據專業，發展前景好、人才需求大，一般剛出來的實習工資都在7-13k，在it行業算是頂尖的了。

所以說大數據崗位薪資是挺高的，月入過萬也只是起步。大數據是需要有一定的編程開發基礎的，0基礎轉行需要慎重考慮。知識經驗都掌握在手就不怕沒有高薪的工作了。

D. 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。