今天為大家帶來的還是大資料的內容呀！就業前景是十分重要的，下面就聽我來為大家細細分析！

Alphago對戰圍棋大師，是一個出名的大資料&人工智慧應用例項，不難看出，大資料對於人工智慧的重要性。目前，依靠大資料受利的不止是人工智慧領域，大資料的需求度及重要性，遠大於人工智慧。人工智慧之所以能取得突飛猛進的進展的背後，不能不說這些年來大資料長足發展的結果。

大資料廣泛應用於電網執行、經營管理及優質服務等各大領域，並正在改變著各行各業，也引領了大資料人才的變革。大資料就業前景怎麼樣？這對於在就業迷途中的我們是一個很重要的資訊。隨著大資料時代的到來，這次國家教育改革也動真格了，程式設計師們僅有的一點點競爭力很快就不復存在。已經為大家精心準備了大資料的系統學習資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小夥伴可以點選進入

大軍即將進入，全民開始行動了。2019年各大高校都將會開設大資料專業，真正的競爭壓力馬上就會來了，已經加入大資料行業的同學很幸運，一定要抓住一切可以抓住機會，全身心的投入。人生不只是低頭拉車，更要抬頭看路。

大資料人才需求及現狀分析

隨著國家重視大資料，政府扶持大資料，大資料在企業中生根發芽，開花結果。未來三至五年，中國需要180萬資料人才，但目前只有約30萬人

前程無憂大資料崗位搜尋，共29854個職位滿足條件；智聯招聘大資料崗位搜尋，共27627個職位滿足條件；獵聘網大資料崗位搜尋，共1000+個職位滿足條件；拉勾網大資料崗位搜尋，共500+個職位滿足條件。

高薪只要你敢想，敢付出，還害怕高薪的人不是自己嗎？

大資料開發就業方向

大資料作為一門基礎科學，無論在資料開發及分析、物聯網和人工智慧演算法訓練領域，都有著核心技術和職位訴求，那麼開發方向都有哪些對口的工作職位呢？

方向 ❶：大資料工程師，大資料開發工程師，大資料維護工程師，大資料研發工程師，大資料架構師等；

方向 ❷：大資料分析師，大資料高階工程師，大資料分析師專家，大資料探勘師，大資料演算法師等；

方向 ❸：大資料運維工程師等。

已經為大家精心準備了大資料的系統學習資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小夥伴可以點選進入大資料開發這塊年齡影響比較小，因為搞大資料不是簡單的程式設計，程式設計的份量連1/6都不到，很多時候需要你從伺服器、儲存、計算、運維等多個方面來分析問題解決問題。

在大資料行業內生存的時間越久，其經驗也會越得到肯定，這也是大多數資深IT人士分析大資料或將帶來50、60歲的“老”專家的原因。

大資料就業方向一、資料儲存和管理

大資料都是從資料儲存開始。這意味著從大資料框架Hadoop開始。它是由Apache Foundation開發的開源軟體框架，用在計算機叢集上分散式儲存非常大的資料集。

顯然，儲存對於大資料所需的大量資訊至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些資料集中到某種形成/管理結構中，以產生洞察力。因此，大資料儲存和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平臺是行不通的。

大資料就業方向二、資料清理

在企業真正處理大量資料以獲取洞察資訊之前，先需要對其進行清理、轉換並將其轉變為可遠端檢索的內容。大資料往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。

在這個時代，資料的清理變得更加必要，因為資料可以來自任何地方：行動網路、物聯網、社交媒體。並不是所有這些資料都容易被“清理”，以產生其見解，因此一個良好的資料清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的資料視為是一種可接受的大資料系統與真正出色的資料系統之間的競爭優勢。

大資料就業方向三、資料探勘

一旦資料被清理並準備好進行檢查，就可以經由資料探勘開始搜尋過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的過程。

資料探勘在很多方面都是大資料流程的真正核心。資料探勘解決方案通常非常複雜，但力求提供一個令人關注和使用者友好的使用者介面，這說起來容易做起來難。資料探勘工具面臨的另一個挑戰是：它們的確需要工作人員開發查詢，所以資料探勘工具的能力並不比使用它的專業人員強。

大資料就業方向四、資料視覺化

資料視覺化是企業的資料以可讀的格式顯示的方式。這是企業檢視圖表和圖形以及將資料放入透檢視中的方法。

資料的視覺化與科學一樣，是一種藝術形式。而大資料公司將擁有越來越多的資料科學家和高階管理人員，很重要的一點是可以為員工提供更加廣泛的視覺化服務。銷售代表、IT支援、中層管理等這些團隊中的每一個成員都需要理解它，因此重點在於可用性。但是，易於閱讀的視覺化有時與深度特徵集的讀取不一致，這成為了資料視覺化工具的一個主要挑戰。

其實大資料的就業方向除了以上四種，還有很多，對於我們學習大資料技術而言，精準掌握一個方向即可，如果是零基礎剛剛入門大資料，建議大資料開發和儲存開始學起，然後逐級深入！

在回答文章標題問題之前，還是讓我們先看一段對話：小袁：我是一隻苦逼的程式猿，俗稱技術屌絲男，還屬於碼農階段，起早貪黑不分時間，沒房沒車沒物件，每天除了程式碼，就是BUG，覺得暗無天日，沒有錢途，現在想換相關的職業，不知道DOCTOR V有什麼可以介紹的？Doctor V：雲端計算的實現，咱們迎來了大資料時代，而基於資料處理和開發，有幾個職位想必你會感興趣，且也是現在大資料時代 背景下所需求的。插一句，且這個行業工資還很高，絕對讓你以後在技術行業有傲嬌的資本…….^_^小袁：那大資料行業職位都跟我說說唄？

Doctor V：大資料行業最主要的是資料分析師和大資料工程師，下面是它的職位體系架構

小袁：資料分析師和大資料工程師主要是做什麼？DoctorV：大資料工程師主要是偏開發層面，指的是圍繞大資料系平臺系統級的研發人員， 熟練Hadoop大資料平臺的核心框架，能夠使用Hadoop提供的通用演算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的元件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要元件，能夠實現對平臺監控、輔助運維繫統的開發。小袁：學習這個需要什麼基礎嗎？Doctor V：java你肯定要很熟練， linux 這個也需要了解一些，當然hadoop本身入門不難，但是你想看懂原始碼，想深入的理解，你要對多執行緒，並行化等概念都要了解，本身hadoop是一個框架，你把他了解透徹了也等於你對java技術已經有了一個系統的掌握了。小袁：能簡單跟我說說hadoop的學習路徑嗎？DoctorV：簡單來說就是，首先了解Hadoop原理和用途，瞭解什麼是hdfs和mapreduce；其次，開始搭個環境跑一個wordcount；再次，跑完wordcount，你就可以改程式碼了；最後測試獨立完成一個業務場景…..小袁：嗯，瞭解，更多的還是偏技術，寫程式碼。那你還是跟我說說資料分析師這個職位吧，貌似跟資料打交道，挺有挑戰性的！？Doctor V：資料分析師是指基於大資料進行資料處理分析的人員，能熟練的用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，將它們加以彙總、理解並消化，以求最大化地開發資料的功能，發揮資料的作用。小袁：這個聽起來跟資料打交道，需要做決策分析的啊，好像挺有發展前途啊，有技術基礎的能學嗎，薪資怎麼樣啊？Doctor V：資料分析師在企業中發揮的價值在於能夠利用已有的資料資料（一手或二手的）進行觀測，實驗，研究分析出背後的一套規律為企業進行優化決策。業務層面的員工需要寫出資料報告給老闆看，如果你的分析結果對企業決策（如營銷計劃）有改善從而提高了業績，那麼待遇肯定是意想不到的。資料分析師這個行業入門要求比較低，需要懂一些資料統計、ETL等知識，這些對於學技術的你來說，應該是小菜一碟。小袁：這個職位，以後的職業路線是怎樣的啊？Doctor V：在職業發展方面，最初可能會是資料分析員從基層開始做起，有團隊有人帶，到後面逐漸上升為分析師，資深分析師、資料分析專家，資料架構師；其中資料架構師 要求比較高，既要精通資料分析師的業務決策層面，也要會使用Hadoop開發和使用運算模型，我覺得這個可以作為你未來的發展方向，因為你比純粹的資料分析師有技術基礎。小袁：那麼資料分析師和資料探勘(演算法）工程師又有什麼區別呢？Doctor V：資料探勘(演算法)工程師需要較強的程式設計能力，需要通過語言進行模型演算法優化和相關資料產品的開發，而資料分析師需要更多的是業務理解和資料分析能力，一般是業務背景，對程式設計能力也沒有嚴格的要求。小袁：OK，got it！現在，讓我們在回到開頭那個問題。在美國，與大資料相關的職位主要有：資料科學家資料分析師資料架構師資料工程師統計學家資料庫管理員業務資料分析師資料產品經理頂尖的資料人才甚至被冠以“資料科學家”的頭銜。(詳見《資料科學領域的職位劃分以及職責技能》一文)而在國內，與大資料相關的崗位主要分為以下幾類：資料分析師：運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義，需要業務理解和工具應用能力資料探勘師/演算法工程師：資料建模、機器學習和演算法實現，需要業務理解、熟悉演算法和精通計算機程式設計大資料工程師：運用程式語言實現資料平臺和資料管道開發，需要計算機程式設計能力資料架構師：高階演算法設計與優化;資料相關係統設計與優化，有垂直行業經驗最佳，需要平臺級開發和架構設計能力在工資待遇上，不管是在國內還是國外，都是：

資料科學家->資料架構師==演算法工程師>大資料工程師>資料分析師。

資料分析師的職業通道是：資料分析師-》演算法工程師/建模分析師-》資料科學家/CIO大資料工程師的職業通道是：大資料工程師-》演算法工程師/架構工程師-》資料科學家/CTO通常情況下，有計算機專業背景和程式設計基礎的可以選擇後者。

在職位選擇上，條條大路通羅馬，選擇適合自己的才是最重要的

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當下，大資料方面的就業主要有三大方向：一是資料分析類大資料人才，二是系統研發類大資料人才，三是應用開發類大資料人才。他們的基礎崗位分別是大資料系統研發工程師、大資料應用開發工程師、大資料分析師。

對於求職者來說，大資料只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大資料從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大資料相關崗位。下面為大家介紹十種與大資料相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業資料種類與來源的不斷增加，對資料進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有資料整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大資料時代炙手可熱的原因之一是：在企業大資料應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著資料規模不斷增大，傳統BI的資料處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的資料處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。併成為大資料人才必須掌握的一種技術。

三、視覺化工具開發

視覺化開發就是在視覺化工具提供的圖形使用者介面上，通過操作介面元素，有視覺化開發工具自動生成相關應用軟體，輕鬆跨越多個資源和層次連線所有資料。過去，資料視覺化屬於商業智慧開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，資料視覺化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、資訊架構開發

大資料重新激發了主資料管理的熱潮。充分開發利用企業資料並支援決策需要非常專業的技能。資訊架構師必須瞭解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行資料管理和利用。資訊架構師的關鍵技能包括主資料管理、業務知識和資料建模等。

五、資料倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支援的目的而建立的資料倉庫研究崗位是一種所有型別資料的戰略集合。為企業提供業務智慧服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP線上聯機分析開發者，負責將資料從關係型或非關係型資料來源中抽取出來建立模型，然後建立資料訪問的使用者介面，提供高效能的預定義查詢功能。

七、資料科學研究

資料科學家是一個全新的工種，能夠將企業的資料和技術轉化為企業的商業價值。隨著資料學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對資料進行，這將使人類認識資料，從而認識自然和行為。

八、資料預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測使用者行為或鎖定目標使用者。預測分析開發者有些場景看上有有些類似資料科學家，即在企業歷史資料的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業資料管理

企業要提高資料質量必須考慮進行資料管理，並需要為此設立資料管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具彙集企業周圍的大量資料，並將資料清洗和規範化，將資料匯入資料倉庫中，成為一個可用的版本。

十、資料安全研究

資料安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、儲存、資料安全管理工作，並對網路、資訊保安專案進行規劃、設計和實施。

大資料會在未來的商業社會中成為基礎設施，任何行業都離不開大資料；同時，伴隨AI技術的日趨成熟，未來的大資料已經超越了人類的認知。所以大資料會在未來滲透進各行各業

1.使用者資料管理員

2.CRM運營

3.會員資料庫技術管理

4、大資料探勘員

5.大資料智慧招商

6.大資料精準推廣

7.二類電商廣告運營或優化師

8.天貓店播粉絲運營

9.抖音直播粉絲運營等

· 大資料開發工程師

· 大資料清洗開發工程師

· 大資料倉庫開發工程師

· 大資料運維開發工程師

· 大資料平臺開發工程師

這個概念太寬泛了。

結合目前公司的招聘職業崗位可以分為兩類：

研發類

後臺開發工程師

演算法工程師

架構師

規劃設計類

大資料產品經理

資料測試

資料分析

所以大資料可以延伸到很多職業崗位和很多行業。

大資料，？

隨著網際網路的高速發展，5G的來臨，資料成了每家企業和商家必爭之品，誰擁有海量資料，誰就是王！

當下資料為王，資料已經滲透莪們生活方方面面！

我們幾乎每個人都是一個數據，只是成就與被成就的關係，至於大資料就業，其實就是有網路就會產生就業，關鍵是得找準切入口，國家有政策導向的！

我認為大資料將來或者現在是會成為了資訊科技發展的基礎，整合各種零散的資料，集中成為一個獨立的資料池，有點類似於圖書館，你可以在裡面翻閱到資料，也需要不斷去更新資料，與時俱進，它的就業方向也不僅僅會侷限於網際網路企業，包括一些線下機構採用特定的資料去實現精準投放，精準市場分析等等，所以我認為潛力很大。