大数据有哪些就业方向和岗位 | 致即将学大数据的新生

Posted 2021-04-26 茶谈大数据

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大数据

大数据的就业主要有三大方向：数据分析类、系统研发类、应用开发类。对应的基础岗位分别是大数据分析师、大数据系统研发工程师和大数据应用开发工程师。除了这三类，还有大数据工程师、算法工程师、数据挖掘工程师、架构工程师、运维工程师等主要岗位。

大数据是从业者的一个方向，而职位往往是决定做什么事，下面为大家介绍几种热门岗位，帮助大家更好的了解这个专业。

数据分析师

数据分析师有两个方向：一是偏向技术，二是偏向业务。两者共同要求具有数据库、统计学基础和Python或者R这方面的知识和技能，总体来说，数据分析是数据领域中较为容易入手的岗位，这也是很多转行人的选择。其主要职能是：

1. 使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其 他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行 业数据分析模型，为客户提供有价值的信 息，满足客户需求；

2. 针对特定目的，选择设计合适的模型进行 匹配，解决问题； 

3. 使用数据可视化工具，对数据和结果进行 可视化展示； 

4. 撰写数据分析报告，形成针对性的总结分 析。
   

架构工程师

架构师需要根据公司的发展，规划企业未来若干年的架构，制定可落地的架构方案，解决技术难题，做技术选型与攻关，落地具体的架构。优秀的架构师往往是既能做架构方案，也能写具体的架构代码。该职位主要职能是：

1. 负责 Hadoop 集群架构设计开发、搭建、 管理、运维、调优；

2. 负责数据对接和对外服务设计、开发和维 护； 

3. 负责大数据框架和大数据应用的程序设 计、开发和维护；

4. 负责基于大数据技术对海量数据的自动 分析处理和挖掘工作；

5. 指导并参与核心代码的书写，组织解决项 目开发过程中的重大技术问题；

6. 与各部门之间协调配合，支持市场、运营和数据部门的日常产品和研发需求；

7. 从数据采集到数据加工，从数据清洗到数 据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数 据全产业线上的应用分析设计。
   

开发工程师

数据开发工程师要求熟悉 Linux 开发环境，熟悉 shell 脚本；熟悉分布式计算框架和大数据处理技术；熟悉多种数据库；还要了解常用机器学习和数据挖掘通用算法。该职位主要职能是：

1. 基于 hadoop、spark 等构建数据分析平台， 进行设计、开发分布式计算业务；

2. 辅助管理 Hadoop 集群运行，稳定提供平 台服务；

3. 基于 Spark 技术的海量数据的处理、分析、 统计和挖掘；

4. 基于 Spark 框架的数据仓库的设计、开发 和维护； 

5. 根据需求使用 Spark Streaming 和 Spark  SQL 进行数据处理、查询和统计等工作；

6. 负责机器学习、深度学习领域的开发工 作。
   

运维工程师

数据运维工程师要求掌握 Linux 命令及 Shell 编程，熟悉 Java 语言编程；掌握 Cloudera 或 Hortonworks 产品 Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm 等部署、维护、调优；熟悉至少一种主流 Web 服务器及应用中 间件的部署与优化，如 Tomcat、nginx、 Apache、ActiveMQ、RabbitMQ 等；熟悉至少一种关系型数据库的运维与调 优，如 mysql、SQL Server、Oracle。该职位主要职能是：

1. 负责大数据基础平台的运维,保障平台的 稳定可用； 

2. 负责应用产品部署、上线及维护；

3. 负责大数据平台资源管理、性能优化和故 障处理；

4. 深入研究大数据业务相关运维技术，持续 优化集群服务架构;

5. 参与设计大数据自动化运维、监控、故障 处理工具。

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