这个时代是大数据时代,也是大数据人才匮乏的时代。由于国内相对较大的人才缺口,大数据已迅速成为行业和市场的热点。越来越多的公司对人才招聘或再培训提出了严格的要求,这也促使大数据人才的薪水在同一职位上最高。是的,掌握大数据技术并提高工资约40%非常普遍。因此越来越多的人开始学习大数据。但是很多人却对学习大数据技术可以从事哪些工作并不清楚,下文有详解。
学习大数据技术可以从事哪些工作?
重视数据的机构已经越来越多,上到国防部,下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动,需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理,如优化库存,降低成本,预测需求等。人才主要分成三大类:大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类,热门岗位有:
1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2.大数据系统分析师
面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3.hadoop开发工程师
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
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、大数据魔镜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。
5.数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。
6.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。从百度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。
大数据可视化工程师岗位职责:
1、 依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案。
2、 依据可视化场景不同及性能要求,选择合适的可视化技术。
3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。
4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。
5、 配合前端开发人员将样例组件化。
上述就是关于学习大数据技术可以从事哪些工作的全部内容介绍,想了解更多关于大数据的信息,请继续关注中培教育。