1. 大数据的就业前景和就业方向
大数据的就业前景和就业方向如下:
前景:从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。
从近几年招聘情况来看,大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需银渣要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。
大数据:
大数据,或称巨量资料,锋肆悄指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托迈尔舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)雹尺、Veracity(真实性)。
2. 大数据架构师岗位的主要职责概述
职责:
1、负责大数据平台及BI系统框架设计、规划、技术选型,架构设计并完成系统基础服务的开发;
2、负责海量埋点规则、SDK标准化、埋点数据采集、处理及存储,业务数据分布存储、流式/实时计算等应用层架构搭建及核心代码实现;
3、开发大数据平台的核心代码,项目敏捷开发流程管理,完成系统调试、集成与实施,对每个项目周期技术难题的解决,保证大数据产品的上线运行;
4、负责大数据平台的架构优化,代码评审,并根据业务需求持续优化数据架构,保证产品的可靠性、稳定性;
5、指导开发人员完成数据模型规划建设,分析模型构建及分析呈现,分享技术经验;
6、有效制定各种突发性研发技术故障的应对预案,有清晰的隐患意识;
7、深入研究大数据相关技术和产品,跟进业界先进技术;
任职要求
1、统计学、应用数学或计算机相关专业大学本科以上学历;
2、熟悉互联网移动端埋点方法(点击和浏览等行为埋点),无埋点方案等,有埋点SDK独立开发经验者优选;
3、熟悉Hadoop,MR/MapRece,Hdfs,Hbase,Redis,Storm,Python,zookeeper,kafka,flinkHadoop,hive,mahout,flume,ElasticSearch,KafkaPython等,具备实际项目设计及开发经验;
4、熟悉数据采集、数据清洗、分析和建模工作相关技术细节及流程
5、熟悉Liunx/Unix操作系统,能熟练使用shell/perl等脚本语言,熟练掌握java/python/go/C++中一种或多种编程语言
6、具备一定的算法能力,了解机器学习/深度学习算法工具使用,有主流大数据计算组件开发和使用经验者优先
7、熟悉大数据可视化工具Tableau/echarts
8、具有较强的执行力,高度的责任感、很强的学习、沟通能力,能够在高压下高效工作;
职责:
根据大数据业务需求,设计大数据方案及架构,实现相关功能;
搭建和维护大数据集群,保证集群规模持续、稳定、高效平稳运行;
负责大数据业务的设计和指导具体开发工作;
负责公司产品研发过程中的数据及存储设计;
针对数据分析工作,能够完成和指导负责业务数据建模。
职位要求:
计算机、自动化或相关专业(如统计学、数学)本科以上学历,3年以上大数据处理相关工作经验;
精通大数据主流框架(如Hadoop、hive、Spark等);
熟悉MySQL、NoSQL(MongoDB、Redis)等主流数据库,以及rabbit MQ等队列技术;
熟悉hadoop/spark生态的原理、特性且有实战开发经验;
熟悉常用的数据挖掘算法优先。
职责:
1、大数据平台架构规划与设计;
2、负责大数据平台技术框架的选型与技术难点攻关;
3、能够独立进行行业大数据应用的整体技术框架、业务框架和系统架构设计和调优等工作,根据系统的业务需求,能够指导开发团队完成实施工作;
4、负责数据基础架构和数据处理体系的升级和优化,不断提升系统的稳定性和效率,为相关的业务提供大数据底层平台的支持和保证;
5、培养和建立大数据团队,对团队进行技术指导。
任职要求:
1、计算机相关专业的背景专业一类院校毕业本科、硕士学位,8年(硕士5年)以上工作经验(至少拥有3年以上大数据项目或产品架构经验);
2、精通Java,J2EE相关技术,精通常见开源框架的架构,精通关系数据库系统(Oracle MySQL等)和noSQL数据存储系统的原理和架构;
3、精通SQL和Maprece、Spark处理方法;
4、精通大数据系统架构,熟悉业界数据仓库建模方法及新的建模方法的发展,有DW,BI架构体系的专项建设经验;
5、对大数据体系有深入认识,熟悉Kafka、Hadoop、Hive、HBase、Spark、Storm、greenplum、ES、Redis等大数据技术,并能设计相关数据模型;
6、很强的学习、分析和解决问题能力,可以迅速掌握业务逻辑并转化为技术方案,能独立撰写项目解决方案、项目技术文档;
7、具有较强的内外沟通能力,良好的团队意识和协作精神;
8、机器学习技术、数据挖掘、人工智能经验丰富者优先考虑;
9、具有能源电力行业工作经验者优先。
职责:
1.参与公司数据平台系统规划和架构工作,主导系统的架构设计和项目实施,确保项目质量和关键性能指标达成;
2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建,搭建不同来源数据之间的逻辑关系,能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持;
3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作
5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立,包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范,制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务,超强的数据业务感知力,挖掘数据价值,推动数据变现场景的落地,为决策及业务赋能;
6.定义不同的数据应用场景,推动公司的数据可视化工作,提升公司数据分析效率和数据价值转化。
任职要求:
1.本科以上学历,8年以上软件行业从业经验,5年以上大数据架构设计经验,熟悉BI平台、大数据系统相关技术架构及技术标准;
2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市,了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术;
3.熟悉大数据相关技术:Hadoop、Hive、Hbase、Storm、Flink、Spark、Kafka、RabbitMQ;
4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术;
5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验,具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先;
6.对数据敏感,具备优秀的业务需求分析和报告展示能力,具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力,了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具;
7.有较强的沟通和组织协调能力,具备结果导向思维,有相关项目管理经验优先。
职责:
1.负责产品级业务系统架构(如业务数据对象识别,数据实体、数据属性分析,数据标准、端到端数据流等)的设计与优化。协助推动跨领域重大数据问题的分析、定位、解决方案设计,从架构设计上保障系统高性能、高可用性、高安全性、高时效性、分布式扩展性,并对系统质量负责。
2.负责云数据平台的架构设计和数据处理体系的优化,推动云数据平台建设和持续升级,并制定云数据平台调用约束和规范。
3.结合行业应用的需求负责数据流各环节上的方案选型,主导云数据平台建设,参与核心代码编写、审查;数据的统计逻辑回归算法、实时交互分析;数据可视化方案等等的选型、部署、集成融合等等。
4.对云数据平台的关注业内技术动态,持续推动平台技术架构升级,以满足公司不同阶段的数据需求。
任职要求:
1.熟悉云计算基础平台,包括linux(Ubuntu/CentOS)和KVM、OpenStack/K8S等基础环境,熟悉控制、计算、存储和网络;
2.掌握大型分布式系统的技术栈,如:CDN、负载均衡、服务化/异步化、分布式缓存、NoSQL、数据库垂直及水平扩容;熟悉大数据应用端到端的相关高性能产品。
3.精通Java,Python,Shell编程语言,精通SQL、NoSQL等数据库增删改查的操作优化;
4.PB级别实战数据平台和生产环境的实施、开发和管理经验;
5.熟悉Docker等容器的编排封装,熟悉微服务的开发和日常调度;
6.计算机、软件、电子信息及通信等相关专业本科以上学历,5年以上软件工程开发经验,2年以上大数据架构师工作经验。
职责描述:
1、负责集团大数据资产库的技术架构、核心设计方案,并推动落地;
2、带领大数据技术团队实现各项数据接入、数据挖掘分析及数据可视化;
3、新技术预研,解决团队技术难题。
任职要求:
1、在技术领域有5年以上相关经验,3年以上的架构设计或产品经理经验;
2、具有2年以上大数据产品和数据分析相关项目经验;
3、精通大数据分布式系统(hadoop、spark、hive等)的架构原理、技术设计;精通linux系统;精通一门主流编程语言,java优先。
岗位职责:
1、基于公司大数据基础和数据资产积累,负责大数据应用整体技术架构的设计、优化,建设大数据能力开放平台;负责大数据应用产品的架构设计、技术把控工作。
2、负责制定大数据应用系统的数据安全管控体系和数据使用规范。
3、作为大数据技术方案到产品实现的技术负责人,负责关键技术点攻坚工作,负责内部技术推广、培训及知识转移工作。
4、负责大数据系统研发项目任务规划、整体进度、风险把控,有效协同团队成员并组织跨团队技术协作,保证项目质量与进度。
5、负责提升产品技术团队的技术影响力,针对新人、普通开发人员进行有效辅导,帮助其快速成长。
任职资格:
1、计算机、数学或相关专业本科以上学历,5—20xx年工作经验,具有大型系统的技术架构应用架构数据架构相关的实践工作经验。
2、有分布式系统分析及架构设计经验,熟悉基于计算集群的软件系统架构和实施经验。
3、掌握Hadoop/Spark/Storm生态圈的主流技术及产品,深入了解Hadoop/Spark/Storm生态圈产品的工作原理及应用场景。
4、掌握Mysql/Oracle等常用关系型数据库,能够对SQL进行优化。
5、熟悉分布式系统基础设施中常用的技术,如缓存(Varnish、Memcache、Redis)、消息中间件(Rabbit MQ、Active MQ、Kafka、NSQ)等;有实践经验者优先。
6、熟悉Linux,Java基础扎实,至少3—5年以上Java应用开发经验,熟悉常用的设计模式和开源框架。
岗位职责:
1、负责公司大数据平台架构的技术选型和技术难点攻关工作;
2、依据行业数据现状和客户需求,完成行业大数据的特定技术方案设计与撰写;
3、负责研究跟进大数据架构领域新兴技术并在公司内部进行分享;
4、参与公司大数据项目的技术交流、解决方案定制以及项目的招投标工作;
5、参与公司大数据项目前期的架构设计工作;
任职要求:
1、计算机及相关专业本科以上,5年以上数据类项目(数据仓库、商务智能)实施经验,至少2年以上大数据架构设计和开发经验,至少主导过一个大数据平台项目架构设计;
2、精通大数据生态圈的技术,包括但不限于MapRece、Spark、Hadoop、Kafka、Mongodb、Redis、Flume、Storm、Hbase、Hive,具备数据统计查询性能优化能力。熟悉星环大数据产品线及有过产品项目实施经验者优先;
3、优秀的方案撰写能力,思路清晰,逻辑思维强,能够根据业务需求设计合理的解决方案;
4、精通ORACLE、DB2、mySql等主流关系型数据库,熟悉数据仓库建设思路和数据分层架构思想;
5。熟练掌握java、R、python等1—2门数据挖掘开发语言;
6。熟悉云服务平台及微服务相关架构思想和技术路线,熟悉阿里云或腾讯云产品者优先;
7、有烟草或制造行业大数据解决方案售前经验者优先;
8、能适应售前支持和项目实施需要的短期出差;
岗位职责:
1、负责相关开源系统/组件的性能、稳定性、可靠性等方面的深度优化;
2、负责解决项目上线后生产环境的各种实际问题,保障大数据平台在生产上的安全、平稳运行;
3、推动优化跨部门的业务流程,参与业务部门的技术方案设计、评审、指导;
4、负责技术团队人员培训、人员成长指导。
5、应项目要求本月办公地址在锦江区金石路316号新希望中鼎国际办公,月底项目结束后在总部公司办公
任职要求:
1、熟悉linux、JVM底层原理,能作为技术担当,解决核心技术问题;
2、3年以上大数据平台项目架构或开发经验,对大数据生态技术体系有全面了解,如Yarn、Spark、HBase、Hive、Elasticsearch、Kafka、PrestoDB、Phoenix等;
3、掌握git、maven、gradle、junit等工具和实践,注重文档管理、注重工程规范优先;
4、熟悉Java后台开发体系,具备微服务架构的项目实施经验,有Dubbo/Spring cloud微服务架构设计经验优先;
5、性格开朗、善于沟通,有极强的技术敏感性和自我驱动学习能力,注重团队意识。
职责描述:
1、负责大数据平台框架的规划设计、搭建、优化和运维;
2、负责架构持续优化及系统关键模块的设计开发,协助团队解决开发过程中的技术难题;
3、负责大数据相关新技术的调研,关注大数据技术发展趋势、研究开源技术、将新技术应用到大数据平台,推动数据平台发展;
4、负责数据平台开发规范制定,数据建模及核心框架开发。
任职要求:
1、计算机、数学等专业本科及以上学历;
2、具有5年及以上大数据相关工作经验;
3、具有扎实的大数据和数据仓库的理论功底,负责过大数据平台或数据仓库设计;
4、基于hadoop的大数据体系有深入认识,具备相关产品(hadoop、hive、hbase、spark、storm、 flume、kafka、es等)项目应用研发经验,有hadoop集群搭建和管理经验;
5、熟悉传统数据仓库数据建模,etl架构和开发流程,使用过kettle、talend、informatic等至少一种工具;
6、自驱力强、优秀的团队意识和沟通能力,对新技术有好奇心,学习能力和主动性强,有钻研精神,充满激情,乐于接受挑战;
3. 大数据专业可以从事哪些工作
大数据应用开发工程师。这是大多数据领域一个比较热门的岗位,有大量的传统应用需要进行大数据改造,因此大数据应用开发岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构。
数据架构师。数据架构师是负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
4. 与大数据相关的工作职位有哪些
与大数据相关的工作职位有数据科学家、数据分析师、大数据工程师、数据架构师、商业智能(BI)开发人员、统计员、机器学习工程师等。此外,随着数据科学的发展,人们还在开发新的大数据技术,比如机器学习、自然语言处理、图像处理等,也会提出新的职位要求,为企业带来更多的数据分析能力。
1、数据科学家
数据科学家需要能够应用数学、统计学和科学方法。使用多种工具和技术来清理和准备数据;进行预测分析和人工智能;并解释如何利用这些结果来为商业问题提供数据驱动的解决方案。数据科学家需要的技能比数据分析师多得多。
2、数据分析师
数据分析师收集、处理和执行统计数据分析,为组织得出有意义的结论。数据分析师将大型数据集转化并处理成可用的形式,如报告或演示。他们还通过研究重要的模乎芹式来帮助决策过程,并从数据中收集洞察力,然后有效地传达给组织领导,以帮助商业决策。
3、数据工程师
数据工程师负责准备、处理和管理收集和存储的数据,用于分析或操作用途。像传统的工程师一样,数据工程师建岁圆毕立和维护数据 "管道",将数据从一个系统连接到另一个系统,使数据科学家能够获得信息。正因为如此,数据工程师被要求了解数据科学中使用的几种编程语言,如Python、R和SQL。
4、数据架构师
数据架构师主要是设计和创建数据管理系统的蓝图,然后由数据工程师建立。类似于传统的建筑师,数腔型据架构师是 "远见者",因为他们负责可视化和设计一个组织的数据管理框架。此外,数据架构师改善现有系统的性能,确保数据库管理员和分析师能够使用这些系统。
5、商业智能(BI)开发人员
商业智能开发者是专门的工程师,他们使用软件工具将数据转化为有用的见解,以帮助商业决策。负责简化技术信息,让公司里的其他人都能轻松理解。简而言之,他们创建和运行包含他们使用商业智能工具找到的数据的报告,并将信息转化为更通俗的术语。
6、统计员
鉴于统计学是数据科学的主要基础之一,许多统计学家可以轻松地过渡到数据科学领域。统计学家主要负责数据的收集和处理。他们决定需要什么数据以及如何收集数据。此外,他们设计实验,分析和解释数据,并报告结论。
7、机器学习工程师
机器学习工程师是另一组专业工程师,他们专注于研究、构建和设计人工智能和机器学习系统,以实现预测模型的自动化。基本上开发的算法使用输入数据并利用统计模型预测输出,同时在新数据可用时不断更新输出。
5. 哪里培训大数据架构师
无锡市新吴区菱湖大道。大数据架构师是负责企业级数据仓库、数据挖掘、数据分析能力建设等开发的。而培训大数据架构师的位置就在无锡市新吴区菱湖大道,魔乐科技大数据架构师训练营中。魔乐科技软件实训中心坚持手把手培训和讲师面对面授课的特色课堂,教学质量非常好。