大資料行業發展的方向有多少呢？相當多，分支就像樹根一樣繁多。

但是繁多的分類背後，萬變不離其宗的，是資料相關職位的職能，按照職能我們可以分為四類，對應的專業和職責分別是：

資料分析——專業：統計學，數學，計算機，資訊管理，金融——主要職責：運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義

資料探勘——專業：計算機、統計學、數學——主要職責：機器學習，演算法實現

資料工程師——專業：計算機、數學，統計學——主要職責：開發運用簡單資料工具，實現資料建模等功能，需要業務理解

資料架構師——專業：計算機、數學、——主要職責：高階演算法設計與優化;資料相關係統設計與優化;需要有垂直行業經驗

一、 資料分析相關職位

首先，來看下資料分析師的情況。

這個職位的主要技能是資料分析，附帶資料探勘，有少量的運用已有工具建模的需求。

因為企業對這個職位的要求是作為業務部門的參考與輔助，因此希望是多面手。具體職位包括資料分析師(員/專員)，資料運營主管等。

以深圳為例：

如上，深圳資料分析師(員/專員)的月薪中位數為：￥10375元/月，以上圖表顯示：最低工資3K-4.5K，最高工資20K-30K。

工資與年資的關係大致如下：

最急需人才的行業如下(工資中位數)：

資料顯示，深圳資料分析在“網際網路/電子商務”行業工資最高，為￥8431 。

地區競爭力排名如下：

分析顯示，北上深是最急缺資料人才的城市，平均待遇也最佳。

職位(title)與薪水的對應關係如下：

其中，分析員與分析專員要求0-2年工作經驗，資料分析師通常要求3年以上工作經驗。

資料分析師招聘要求的表述範本如下：

任職要求：

1、統計學、計量經濟學、資料探勘等資料分析相關的專業本科以上學歷。

2、3年以上網際網路行業資料分析或資料探勘經驗，有IT大資料分析經驗，諮詢公司資料分析經驗、網際網路資料建模分析經驗者優先。

3、熟悉MS Office、資料庫、統計、資料分析、資料探勘等相關領域知識、演算法或工具

4、具備良好的資料敏感度，能從海量資料提煉核心結果。

可以看到，除非有專門商業資料部門的企業，其他企業一般需要的是個多面手，提供業務參考和諮詢。

二、 資料探勘相關職位

接下來我們來看下資料探勘工程師的情況。合格的資料探勘工程師通常需要有3年以上工作經驗。

一二線城市的大中型企業和資料諮詢公司有此類獨立職位， 主要技能為資料探勘和平臺應用。

所謂的一二線城市的大中型企業是指：

所以這是真正的金領。

深圳資料探勘工程師工資中位數為：￥15166元/月，最低工資8K-10K，最高工資工資30-50K。當然，剛入職的0起點新人起薪是3500-5000。新人需要1年左右的培養期。

按照年資劃分，由於此職位在中國出現時間比較短，所以只有一個大致的資料。

行業與地區與資料分析師的情況是一致的。所不同的是，因為此職位更加高階，所以一二線城市需求比較多。

Title和薪水的對應關係如下：

其中，5年以上經驗者可以晉升為高階資料探勘工程師，薪水約為30K-50K。

為了便於理解，我們來發個招聘樣本，以下是騰訊的招聘需求：

工作經驗：3-5年

薪資範圍：￥ 18000-30000

學歷要求：碩士以上

職位職責：負責使用者產生的大資料在垃圾廣告、違法資訊等識別過濾領域的應用。負責分析、挖掘、對抗各種產品安全層面的惡意行為;

職位要求：計算機或相關專業本科以上學歷，2年以上相關工作經驗;

豐富的資料分析經驗以及惡意對抗實戰經驗;

熟悉C/C 開發，有一定的架構能力和良好程式碼規範;

熟悉linux/unix系統與開發環境;熟悉mysql以及SQL語言

三、 資料工程師相關職位

接下來，我們來看下資料工程師的情況。

這是比較複雜的情況，產生的title不計其數。但是歸根結底，都是在已有平臺和工具的基礎上實現開發和運用。大部分我們見到的“資料**工程師”其實都歸屬此類。

技能要求為資料結構和演算法，分散式計算以及資料庫知識等。就以最常見的title——資料工程師為例，仍然在深圳：

資料工程師這個title由於工作年限、技能水平、負責內容的不同，在深圳的薪酬跨度比較大：

如圖，深圳資料工程師工資中位數：￥13156元/月，以上圖表顯示：最低工資2K-3K，最高工資20K-30K。

該職位是需求最為強勁的，title也很多。

我們可以看到，從2010年至今，需求是越來越大。薪酬也根據相應工作年限而增加。

行業競爭力和地區競爭力與之前的資料分析師、資料探勘工程師是一致的。北上深需求最為強勁，網際網路、地產、金融位列需求最大的前三名。

我們也可以關注下職位數，有興趣入行的可以看看自己的城市是否上榜：

事實上，不止現在資料工程師需求缺口嚴重，根據國外的情況，未來這塊仍然是大有可為的。

美中國人才招聘市場的資料分析領先者WANTED Analytics 最近給出報告，增長最快的大資料職位的技能要求如下：

這些崗位上需求增長最快的三項技能分別是：Python程式設計(96.90%)，Linux(76.60%)和SQL結構化查詢語言(76%)

與之對應的是中國市場的僱主的招聘範本：

職位職能：大資料工程師

崗位職責：

負責資料採集產品設計和開發;

負責資料倉庫建模、資料預處理子系統的設計和開發;

負責資料探勘功能設計和開發。

任職資格：

有紮實的計算機理論基礎, 對資料結構及演算法有較強的功底;

熟練java、C 、Python中的任何一種語言，兼有者更佳;

對分散式系統原理有較深的理解，理解資料庫和nosql相關理論;

有在網站公司或海量資料處理工作經驗，資料分析和挖掘經驗者優先;

有使用Go語言開發高效能後臺系統經驗者優先;

熟悉Sphinx全文檢索引擎經驗者優先。

四、資料架構師職位情況

最後我們來看看資料架構師，這是整個資料產業上的頂端職位，最終指向也是——首席資料官/架構專家。

這個職位一般是獵頭職位，要求是“軟體工程技能牛過多數人的統計學家”；高階演算法設計與優化；資料相關係統設計與優化；需要有垂直行業經驗。既要懂行業，又要技術資歷(最少3年，一般5年)，所以空缺巨大。

有些公司的該職位動用獵頭招了快半年，薪資是30K-50K，仍是人才難求。當然更多一線公司開出來的是“薪資面議”，你懂的。接下來仍然以深圳為例：

這個職位的統計因為人才缺口巨大，樣本過少。所以我們只能大致來看看薪酬待遇，統計結果是偏低的，僅能作為參考。

深圳資料架構師工資中位數：￥23700元/月，以上圖表顯示：最低工資10K-15K，最高工資無法確定。唯一肯定的是一定超過百萬。

企業的招聘要求如下(百度為例)：

崗位職責：

負責資料中心空調/配電系統/智慧監控等新技術工程研發、驗證及落地

負責資料中心基礎設施智慧監控平臺需求梳理、功能分析、執行資料分析與挖掘

參與資料中心運維調優，制定優化控制策略

負責智慧資料中心架構設計，推動基礎設施監控平臺與IT系統資訊融合及聯動

任職資格:

本科及以上學歷

5年或以上資料中心行業設計、諮詢、建設工作經驗，熟悉空調/電氣/監控系統架構

熟悉基礎設施系統各元件、系統引數計算、裝置選型

有開闊的技術視野，較強的流程分析和優化能力

較強的專案協調及管理能力，良好團隊協作能力

綜上所述，資料相關的職位，指向的是資料採集、資料探勘、資料分析、資料結構四大技能，即使初級職位，要求也是一專多能。

高階職位則要求每個模組都有理解，對統計、程式設計、行業理解都要求很高。

可以說未來是一個數據的時代，也是資料科學家的時代！

隨著網際網路規模不斷的擴大，大資料正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智慧化、數字化為特徵的醫療資訊化正在蓬勃興起，醫療行業的資料型別也在向海量、複雜、多樣的型別方式轉變。健康醫療大資料作為國家重要的基礎性戰略資源，也受到了政企、醫院等行業相關人員的高度重視。如何讓醫療行業及領域去便捷管理和使用海量的大資料？

接下來，我們具體瞭解一下，大資料技術在醫療行業領域的具體應用以及有何價值？，Hadoop大資料平臺如何幫助網際網路醫療行業去低成本、高效的實現對批量的大資料進行一個採集、儲存、計算、分析、實時監測呢？

1.就醫資料進行電子化管理

對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在資訊系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中新增或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用藥情況，同時也是醫學研究的重要資料參考。

2.健康預測

通過智慧手錶等可穿戴裝置的資料，建立健康預測模型，通過這些可穿戴裝置持續不斷地收集健康資料並存儲在雲端，實時彙報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再侷限於小樣本，而是包括所有人。

3.醫學影像以及臨床診斷

通過讓大資料機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的影象。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規範診療路徑，提高醫生的工作效率。

4.藥品研發

利用大資料進行資料建模並進行分析，預測藥物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。製藥公司也可以通過資料建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的藥品並極大地縮短藥品從研發到投入市場的時間。

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原文連結：https://blog.csdn.net/huasdsadsa/java/article/details/93746628

真正能參與到大資料分析、運算等核心領域的人不多，它不單需要一些大資料技術知識，更需要行業知識。金融大資料？零售大資料？醫療大資料？交通物流大資料？不是隻有軟體相關技術就可以玩大資料，還要看你玩的是什麼大資料具備怎樣的行業專業知識。否則，只能做做資料整理，清晰，呈現等工作，也算是大資料邊緣領域工作吧，行業分析的各個相關指標，未來影響，根源分析，現狀發展的判斷等，才是大資料技術魅力所在。不是呈現出一些統計圖表就行了的。

現在大資料產業發展火熱，國家也提出很多關於大資料、雲端計算的發展政策，國內大資料市場人才也供給不足，比如資料分析師等職位，具體數字你可以再查查。目前國內大資料公司也很多，典型的以中國電信為代表 的運營商、BAT為代表的網際網路公司，等等。未來幾年，大資料依然會快速發展，等你畢業的時候，祝你能找一份好工作！