大數據就業(yè)方向有哪些？

現(xiàn)在大家都在討論大數據前景如何好，大數據就業(yè)機會如何多，很多人都對大數據這個行業(yè)充滿了向往，但是可能大多數人都不清楚大數據學出來后究竟能做什么？大數據行業(yè)到底有些什么崗位。

國內來說，大數據行業(yè)大概有以下幾種崗位：數據分析師，數據架構師，數據挖掘工程師，數據算法工程師，數據產品經理。接下來為大家介紹一下各崗位大概的工作內容。

1、數據分析師

數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)的數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數據，實現(xiàn)數據的商業(yè)意義。

作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數據庫開發(fā)，至少掌握一門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言?？傊粋€優(yōu)秀的數據分析師，應該業(yè)務、管理、分析、工具、設計都不落下。

2、數據架構師

數據架構師是負責平臺的整體數據架構設計，完成業(yè)務模型到數據模型的設計工作，根據業(yè)務功能、業(yè)務模型，進行數據庫建模設計，完成各種面向業(yè)務目標的數據分析模型的定義和應用開發(fā)，平臺數據提取、數據挖掘及數據分析。

從事數據架構師這個職位，需要具備較強的的業(yè)務理解和業(yè)務抽象能力，具備大容量事務及交易類網絡互聯(lián)網平臺的數據庫模型設計能力，對調度系統(tǒng)，云數據系統(tǒng)有著非常深刻的認識和理解，數字常用的分析、統(tǒng)計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如ETL、報表開發(fā)，熟悉Hadoop，Hive等系統(tǒng)并由實戰(zhàn)經驗。

3、數據挖掘工程師

一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏與其中知識的工程技術專業(yè)人員。這些知識可使企業(yè)提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處于不敗之地。

成為數據挖掘工程師需要具備深厚的統(tǒng)計學、數學、數據挖掘理論基礎和相關項目經驗，熟悉R、SAS、SPSS等統(tǒng)計分析軟件之一，參與過完整的數據采集、整理、分析和建模工作，具有海量數據下機器學習和算法實施相關經驗。熟悉Hadoop、Hive等。

4、數據算法工程師

在其中負責大數據產品數據挖掘算法與模型部分的設計，將業(yè)務場景與模型算法相融合等，深入研究數據挖掘模型，，參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估，支持產品研發(fā)團隊模型算法的構建，整合等；制訂數據建模、數據處理和數據安全等架構規(guī)范并落地實施。

需要具備的知識有：扎實的數據挖掘基礎知識，精通機器學習、數學統(tǒng)計常用算法；熟悉大數據生態(tài)，掌握常見分布式計算框架和技術原理，如Hadoop、MapReduce、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系統(tǒng)和Shell編程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等語言中的一種編程；熟悉大規(guī)模并行計算的基本原理并具有實現(xiàn)并行計算算法的基本能力。

5、數據產品經理

數據平臺建設及維護，客戶端數據的分析，進行數據統(tǒng)計協(xié)助，數據化運營整理、提煉已有的數據報告，發(fā)現(xiàn)數據變化，進行深度專題分析，形成結論，撰寫報告；負責公司數據產品的設計及開發(fā)實施，并保證業(yè)務目標的實現(xiàn)；進行數據產品開發(fā)。

需要具備的技能有：有數據分析/數據挖掘/用戶行為研究的項目實踐經驗 ；有扎實的分析理論基礎，精通1種以上統(tǒng)計分析工具軟件，如SPSS、SAS，熟練使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL語句，工作經歷有SQL server/My SQl等的優(yōu)先 ；熟練操作excel，ppt等辦公軟件,熟練使用SPSS、SAS等統(tǒng)計分析軟件其中之一 ；熟悉hadoop集群架構、有BI實踐經驗、參與過流式計算相關經驗者加分 ；熟悉客戶端產品的產品設計、開發(fā)流程 。