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大數(shù)據(jù)就業(yè)方向與未來的趨勢?。。?/p> 發(fā)布時間：2019-09-26 廣州兄弟連IT教育 訪問 : 728
2017年，大數(shù)據(jù)從概念到著陸。2018年，中低端信息技術(shù)工程師緊跟潮流，加速向大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型，大數(shù)據(jù)人才競爭直接進(jìn)入白熱化階段。因此，對于那些希望從零開始學(xué)習(xí)信息技術(shù)的人來說，直接選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種符合趨勢和就業(yè)需求的選擇。
總論
目前，大數(shù)據(jù)就業(yè)主要有三個方向:一是數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)人才，二是系統(tǒng)研發(fā)大數(shù)據(jù)人才，三是應(yīng)用開發(fā)大數(shù)據(jù)人才。他們的基本職位分別是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師和大數(shù)據(jù)分析師。
對于求職者來說，大數(shù)據(jù)只是他們職業(yè)生涯的一個方向，而職業(yè)職位是他們決定要做的？大數(shù)據(jù)從業(yè)者/求職者可以根據(jù)自己的技術(shù)和興趣特點(diǎn)選擇合適的大數(shù)據(jù)相關(guān)職位。這里有十個與大數(shù)據(jù)相關(guān)的熱門職位。
01
ETL的研究和開發(fā)
隨著企業(yè)數(shù)據(jù)類型和來源的不斷增加，數(shù)據(jù)的集成和處理變得越來越困難。企業(yè)迫切需要具備數(shù)據(jù)集成能力的人才。ETL開發(fā)者這是一個基于這一需求而產(chǎn)生的專業(yè)職位。大數(shù)據(jù)時代ETL人才熱的原因之一是Hadoop只是企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用早期階段窮人的ETL。
02
Hadoop開發(fā)
隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，傳統(tǒng)商業(yè)智能的數(shù)據(jù)處理成本過高，企業(yè)的負(fù)擔(dān)越來越重。然而，Hadoop的廉價數(shù)據(jù)處理能力已經(jīng)被重新發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的需求也在持續(xù)增長。成為大數(shù)據(jù)人才必須掌握的技術(shù)。
03
可視化工具開發(fā)
可視化開發(fā)(Visual development)是指在可視化工具提供的圖形用戶界面上，相關(guān)的應(yīng)用軟件是由可視化開發(fā)工具通過操作界面元素自動生成的，所有數(shù)據(jù)都可以跨多個資源和層次輕松連接。過去，數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)人員的范疇，但是隨著Hadoop的興起，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成為一種獨(dú)立的專業(yè)技能和職位。
04
信息架構(gòu)發(fā)展
大數(shù)據(jù)重新點(diǎn)燃了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。企業(yè)數(shù)據(jù)的充分開發(fā)和利用以及決策支持需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和歸檔關(guān)鍵元素，以確保管理和利用數(shù)據(jù)的最有效方式。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)建模
05
數(shù)據(jù)倉庫研究
為了便于企業(yè)決策，為分析報告和決策支持而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)倉庫研究職位是所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略性集合。為企業(yè)提供商業(yè)智能服務(wù)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)，監(jiān)控時間、成本、質(zhì)量和控制。
06
OLAP發(fā)展
OLAP在線分析開發(fā)人員負(fù)責(zé)從關(guān)系或非關(guān)系數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)以構(gòu)建模型，然后為數(shù)據(jù)訪問創(chuàng)建用戶界面，以提供高性能的預(yù)定義查詢功能。
07
數(shù)據(jù)科學(xué)研究
數(shù)據(jù)科學(xué)家是一種全新的工作類型，可以將企業(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價值。隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展，越來越多的實際工作將直接在數(shù)據(jù)上進(jìn)行，這將使人類能夠理解數(shù)據(jù)，從而理解自然和行為。
08
數(shù)據(jù)預(yù)測分析
營銷部門經(jīng)常使用預(yù)測分析來預(yù)測用戶行為或目標(biāo)用戶。預(yù)測分析開發(fā)者(Forecast Analysis Developer):有些場景似乎有一些相似的數(shù)據(jù)科學(xué)家，即通過基于企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的假設(shè)來測試閾值和預(yù)測未來績效。
09
企業(yè)數(shù)據(jù)管理
為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，企業(yè)必須考慮數(shù)據(jù)管理，并且需要設(shè)置一個數(shù)據(jù)管理員的職位。該職位的人員需要能夠使用各種技術(shù)工具收集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫，并成為可用版本。
10
數(shù)據(jù)安全研究
數(shù)據(jù)安全職位主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)大型服務(wù)器、存儲和數(shù)據(jù)安全的管理，以及網(wǎng)絡(luò)和信息安全項目的規(guī)劃、設(shè)計和實施。
