大數據工人主要干什麼

A. 大數據都有哪些就業方向

大數據是IT行業的新寵，前景好，薪資高，越來越多的人想要轉行大數據，開始學習大數據，但是對於轉型著來說，面對全新的行業，它的就業前景怎麼樣呢，學了大數據又能從事哪些工作呢？

大數據人才稀缺，前景廣闊

大數據行業人才稀缺，市場需求量大。目前大數據行業人才僅為50萬，而實際上整個行業人才需求超100萬，可謂人才缺口巨大。而且，大數據覆蓋各行各業，應用領域十分廣泛。大數據在金融、醫療、交通、電商、農業等多個行業都有應用。近年來人工智慧、物聯網也是迅速發展，而大數據也是這些新興技術的基礎，未來大數據還將成為全行業的基石。

大數據行業的薪資也是普遍較高的。IT行業本就是薪資較高的行業，而大數據作為IT行業的新寵，高薪也是很常見的。目前，大數據行業的平均月薪能夠在15K-20K左右，非常優秀的大數據人才月薪30K也是有的，所以說大數據也是個高薪的職業。

大數據就業方向和熱門崗位

大數據的就業大致有三大方向：一、大數據開發，顧名思義，主要是對大數據本身進行的開發工作；二、大數據系統研發，或者說是大數據平台開發，一般只有大型企業才會有此類崗位，主要是為公司內部做大數據平台的開發；三、大數據分析，這也很好理解，就是基於大數據做數據挖掘分析。

那麼對於大數據求學者，學了大數據到底能做什麼工作呢？我們不妨從幾個大數據的熱門崗位了解下，看看相關的人才是如何進行工作的。

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計；精簡到兩類指標就是：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，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、信息架構工程師

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。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。當然，這也就是信息架構工程師的工作。

4、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。大數據分析師不僅要具備數據分析知識，作為高級大數據分析師，還要掌握大數據技術相關知識，如Hadoop、Python等，擁有更為全面綜合的大數據知識體系。

其實這些崗位還只是大數據行業的一部分，由於目前大數據的利用還在不斷探索研究中，未來還將有更多細分領域應用到大數據，也會增加更多的就業機會，所以，讓我們繼續關注大數據行業，拭目以待吧！

B. 企業如何建立大數據部門

企業如何建立大數據部門

企業如何建立大數據部門，很多公司老闆想組建一個大數據團隊，我們需要對於未來數據中心的人員安排如何，怎麼樣工資體系比較合適的？」反過來，有很多剛畢業的大學同學也在問我，「我這個專業需要撐握那些技術才能被企業看上。」當然也有，工作三年以上的小夥伴問我，未來自己的職業規化是怎麼樣的，這個我以後再跟大家一起來探討。
現在大數據很熱，很多大型互聯網公司對於數據部門配製都可以跟財務系統的人員相當了，也有很多初創企業拿到融資的移動互聯網企業，在運營穩定的情況下，已經開始對於大數據分析團隊開始進行配置，市場上能稱的上數據分析師的人才差不多在10萬左右，未來預計在1000萬左右規模會跟數據分析相關人員需求，而大學對於大數據分析這塊專業的缺失，根本來說沒有辦法能承擔一個數據分析師的角色，所以這塊數據分析師的需求會強烈，待遇會高。有同學擔心數據分析師是否未來人工智慧的發展起來，會出現失業的情況，這個相信擔心是多的，因為商業的決策，從來都是人的事，即使未來技術的進步，也不可能會讓機器來代替人的決定。
數據分析師是企業不僅是數據分析工人其實也是數據分析體系的設計師，開始時企業會有很多一些臨時的需求，比如市場部需要數據分析提一些數據做一些表格，這樣很容易會產生很多的表哥表妹的問題，覺得自已的意義不是很大,但是在我看來一個好的數據分析師，他應該是半個市場運行人員有著很好的溝通能力，80%的工作量是業務與市場部門提出的需求，在精通企業業務邏輯運作前提下再結合數據中出現的問題給於業務提出合理的建議，當然現在可能更多的是事後評估與監控的作用。
對於初級數據分析師，如果這個小夥子對於基本的統計模型與數據提供，特別SQL與EXCEL能過關，這個人差不多能用了，但是關鍵點就是這個侯選人是否有著很好的邏輯能力與溝通能力，如果是內向型的，其實未來做起來會很難，因為數據分析師的技術的門檻不高，但是否能對於業務敏感，對於數據敏感，及是否能把分析出來的東西在業務方進行落地，這就是數據分析師的價值。中級數據分析師需要三年以上，就需要他能對於業務進行建模那麼就需要他對於一些基本模型熟悉及對於統計軟體熟悉，當然如果能走的更遠的小夥伴需要能對於自已設計模型能力，怎麼進入數據指導業務的階段。
對於數據部門人員的設計時，最好是把數據分析人員分別跟各個業務線進行對接，最忌諱數據倉庫人員與業務部門對接，這樣很容易使數據部門流於形式，主要的原因數據倉庫人員沒有對於業務方提供需求進行分析，因為有時業務部門在需要數據分析都不知道自已要什麼，所以很容易對於數據團隊產生很負面的影響。因為數據中心說開了，畢竟是一個服務部門很難直接產生價值，所以需要跟業務與市場人員進行密切的協作才能產生價值，最怕就是數據中心自已在做產品，結果很辛苦卻沒有產出。那麼數據中心的團隊的負責人，是數據分析人員還是數據倉庫人員出身的，從我這邊長期的觀察來看，如果是中小型的企業，最好是商務智能出身的比較好一些，主要的原因能滿足初級對於數據分析系統，未來也會對於數據分析有一個不錯的了解，如果企業技術開發能力不錯，最好是數據分析出身，對於實現數據產生價值，有著很深遠的影響。

C. 大數據時代，如何提升自己的大數據職業道路

大數據是一個大領域，充滿了各種可能性。因此，你有很多機會提升自己的職業水平，而現在正是時候去思考這個問題了。即使你對目前的職位還不熟悉，你也應該考慮一下職業生涯的下一步，這樣當機會來臨時你就能做好升職的准備。

一方面是因為大數據崗位的數量將繼續增長，另一方面，由於我們還處於初級階段，企業需要受過專門培訓的專業人士來掌握大數據。根據一項研究，很多組織都在使用大數據，但他們還沒有成功:超過85%的受訪者表示，他們已經啟動了創建數據驅動文化的項目，但只有37%的人表示看到了成功。他們將不可避免地取得成功，這將推動對能夠承擔更專業化任務和角色的熟練工人的更大需求。

然而，在此之前，你有很多類型的大數據職業可以選擇，包括大數據架構師、大數據工程師、數據分析師、資料庫管理員、數據科學家、數據架構師、資料庫經理等等。你還可以掌握大數據中的各種技術。簡而言之，你處在一個充滿可能性的職業領域。

現在就把自己定位到這些角色中的一個，是一個非常明智的職業選擇。

D. 大數據專科學歷好就業不

整體上來說，抄所有的專科學歷。襲就業形式都不好。但是也有其對口的一些單位喜歡招一些人力外包基礎的開發人員等等。前提是你的技術條件過硬。有良好的開發，能力規范的代碼寫能力。如果你想好找一個好的工作，一定要增強自己的能力，而不是看你學什麼專業。因為大專這個權利定位就是一個專業的技術性工人，你要有一個很明確的目標，才可以。然後還要向著這個目標努力前進，不能鬆懈。

E. 信息技術和大數據在煤礦哪個好

大數據好。
1、安全得到保障。大數據技術已被廣泛地應用在煤礦安全管理中，煤礦的安全已經得到了行之有效的保障，大數據好。
2、大數據好，為煤礦工人健康保駕護航。在井下復雜作業環境下，動態監測職工生命體征，准確了解職工健康狀況，實現精準定位、無線語音通話，對於提升安全生產效率，減少災害發生具有重要意義。

F. 大數據方向具體是干什麼呢軟體開發又是干什麼

軟體開發是 做軟體的，不懂 你可以看下我么呢網站