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大数据详细职位

发布时间:2024-05-03 11:58:04

『壹』 大数据有哪些职位

1、首席数据官(CDO)


首席数据官的工作内容非常多,职责也很复杂,他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此,首席数据师必须个人能力出众,同时还需要具备足够的领导力和远见,找准公司发展目标,协调应变管理过程。


2、营销分析师/客户关系管理分析师


客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据,很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长,对客户进行细分,确保数字化营销能够到达目标客户群体。


3、数据工程师


随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行,所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能,熟悉提取转换加载过程,很多公司都急需这样的人才。事实上,很多首席数据官甚至认为,数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。


4、商务智能开发工程师


商务智能开发工程师的最基本职能,是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能(BI)曾经只是商务金融的基础,现在已经独立出来,成为了单独的部门,很多商务智能团队正在搭建自服务指示板,这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据,评价公司运营情况。


5、数据可视化


随着指示板和可视化工具的增多,商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑,平均日薪500多英镑。


6、大数据工程师


正如上文提到过的,数据工程师的工作是负责管理公司的数据,包括数据的收集,存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架,这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包,如Hive(数据软件),Pig(数据流语言)和Spark(多编程模型)。

『贰』 学大数据可以从事什么职业

1、数据分析师。数据分析师 是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

2、 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。

从事数据架构师这个职位,需要具备较强的业务理解和业务抽象能力,具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力,对调度系统,元数据系统有非常深刻的认识和理解,熟悉常用的分析、统计、建模方法,熟悉数据仓库相关技术,如 ETL、报表开发,熟悉Hadoop,Hive等系统并有过实战经验。

6、Hadoop运维工程师

你需要具备的技术知识:平台大数据环境的部署维护和技术支持, 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析,应用安全、数据的日常备份和应急恢复。

7、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

Hadoop开发工程师需要具备的技术:基于hadoop、hive等构建数据分析平台,进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务,应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术,对海量数据进行挖掘,发现其潜在的关联规则,对hadoop、hive、hbase、Map/Rece相关产品进行预研、开发,Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析, Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升,不断提高系统运行效率。

8、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从网络迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

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