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  • 今天的大数据就业课程培训分享,我们先来聊聊大数据就业有哪些岗位?大数据就业的方向,主要分为技术路线和业务路线,技术路线主要从事开发工作,需要具备较好的编程能力;而业务路线主要从事分析工作,对编程能力的...

    最近几年间,大数据的发展势头可以说是明显向上了,各行各业都在布局大数据,大数据也从头部企业的特权,开始向各个行业领域下沉,基于互联网所产生的数据,整体规模都在快速加大。今天的大数据就业课程培训分享,我们先来聊聊大数据就业有哪些岗位?
    大数据就业的方向,主要分为技术路线和业务路线,技术路线主要从事开发工作,需要具备较好的编程能力;而业务路线主要从事分析工作,对编程能力的要求稍低一些。

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    大数据开发相关的岗位很多,比较热门的包括:1、大数据开发工程师
    主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设;面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。
    岗位要求:
    精通常用的数据结构和算法,理解面向对象设计的基本原则,熟悉常用的设计模式;
    掌握Hadoop生态体系框架,包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等;2、大数据运维工程师
    主要负责数据平台的集群管理,机器优化,集群监控等;对现有集群的优化和性能调优,满足不断增长的业务需求等。
    岗位要求:
    熟悉主流开源数据组件,包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc;深入理解Hadoop各组件的原理和实现;熟悉分布式原理、分布式系统设计等。3、大数据架构师
    主要负责大数据基础框架的整体架构设计,结合公司实际业务情况进行技术选型;负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。
    岗位要求:
    熟悉常用的数据结构和算法;具备丰富的开发经验,了解主流的大数据技术框架组件,包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。4、大数据分析师
    大数据分析方向的岗位,则主要以数据分析挖掘为主,通常需要负责常规业务数据分析需求开发,用户画像构建,推荐算法实现等。
    岗位要求:
    熟悉数据仓库理论、数据挖掘理论基础,熟悉常用机器学习算法(如逻辑回归、神经网络、决策树、贝叶斯等);对Hadoop和Spark生态当中的主流技术组件,有相应程度的了解。
    关于大数据就业课程培训,大数据就业有哪些岗位,以上就为大家做了简单的介绍了。想在大数据行业立足,技术实力决定薪资和发展,想要立足发展,提升专业实力很重要。

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  • 大数据就业2017年,大数据已经从概念走向落地; 2018年,中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型,企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此,对于零基础想学IT技术的人而言,直接选择学习大数据技术是符合潮流...

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    大数据就业

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    2017年,大数据已经从概念走向落地; 2018年,中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型,企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此,对于零基础想学IT技术的人而言,直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。

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    大数据的意义

    现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。

    阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

    有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

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    大数据的价值

    大数据的价值体现在以下几个方面:

    1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

    2)做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。

    3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

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    大数据就业方向

    当下,大数据方面的就业主要有三大方向:一是数据分析类大数据人才,二是系统研发类大数据人才,三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

    对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

    01

    ETL研发

    企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。

    02

    Hadoop开发

    随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

    03

    可视化工具开发

    可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

    04

    信息架构开发

    大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等

    05

    数据仓库研究

    为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

    06

    OLAP开发

    OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。

    07

    数据科学研究

    数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。

    08

    数据预测分析

    营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

    09

    企业数据管理

    企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。然后,通过报表和分析技术,数据被切片、切块,并交付给成千上万的人。担当数据管家的人,需要保证市场数据的完整性,准确性,唯一性,真实性和不冗余。

    10

    数据安全研究

    数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验,具备运维管理方面的知识和能力,对企业传统业务有较深刻的理解,才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

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    大数据就业前景

    在就业“钱景”方面,各大互联网公司都在囤积大数据处理人才,从业人员的薪资待遇也很不错。以基本的Hadoop开发工程师为例,入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到12K以上,资深的hadoop人才年薪可达到30万—50万。

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    大数据开发人员薪资   来自猎聘网  

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     大数据开发人员薪资   来自猎聘网

    全球顶尖管理咨询公司麦肯锡分析报告显示,到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增。其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万!

    以上种种,无不揭示着大数据未来发展的大好前景!时不我待,抓住机遇!

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    • 《中国教育报》教育展台整版报道积云教育“创新就业模式,保障学员优质就业”

    • 积云教育集团与快帮云建立战略合作关系,共同培养前沿新媒体设计师

    • 学大数据必须有Java基础吗?大数据各职位薪资多少?

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    >>>> 领导者说

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    我就知道你“在看”

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  • 大数据就业

    2019-04-24 17:50:24
    人才需求大,就业方向多,起步薪资高 ,想要转行大数据的Java程序员不用顾虑太多,时代的机遇稍纵即逝,及时抓住才是硬道理。 这里是程序员秘密聚集地,各位还在架构师的道路上挣扎的小伙伴们速 ...

    JAVA的精密,强大,拥有其它语言不可替代的性能和可维护性,早已经是成为最受欢迎的编程语言之一,很多人想进入IT行业,首选的第一门语言就是JAVA。



    但是,在 未来肯定是大数据的天下 ,人工智能的爆发,将会有大量企业会进入大数据领域,从而产生大量的大数据人才需求。

    而从JAVA程序员转Java大数据就会有天然的优势,因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成,现在转行是你最好的时机。

    为什么会这么说:

    1、目前我国并没有科班出身的大数据专业人才(海归除外)

    由于大数据行业在我国刚刚兴起,我国高等教育反应相对滞后,因此,直到2017年,我国才通过了35家高校的申请,开通了大数据专业,也就是说,在最近的这2-3年间,我国是没有“国产”的科班大数据人才的。



    近100%的大数据人才都是半路出家 ,因此Java程序员想要转行大数据并不需要有太大的心理压力,相对于其他大多数专业,Java专业已经与大数据十分接近了。

    2、Java与大数据相关性强,转行容易

    Java转行大数据有着先天的优势。因为Java是大数据技术的基础语言,大数据技术中大多数平台使用的都是Java语言。因此,对于大数据技术的学习来说,Java程序员已经占尽了先机。

    在别人都还在研究Java编程时,Java程序员已经可以开始进行大数据核心技术的学习了。加上Java编程学习中所锻炼的程序员专业的思维方式,能帮助Java程序员理解大数据相关知识更加容易。

    总而言之,Java程序员学习大数据具有很多别人不具备的先天优势,相信学习起大数据来也是如鱼得水,游刃有余。



    另外, Java大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛 ,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。

    数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元);

    在国内,以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万。

    用一张图让大家了解一下JAVA和Java大数据工程师的平均薪资:



    人才需求大,就业方向多,起步薪资高 ,想要转行大数据的Java程序员不用顾虑太多,时代的机遇稍纵即逝,及时抓住才是硬道理。

    这里是程序员秘密聚集地,各位还在架构师的道路上挣扎的小伙伴们速


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    大数据就业十大方向

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        大数据技术是一种新一代技术和构架,它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值。大数据技术不断涌现和发展,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为利用数据的好助手,甚至可以改变许多行业的商业模式。 大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。

        大数据主要有三个就业方向,大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 在此三大方向中,各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为以下十大职位:

    一、ETL研发

    ETL研发,主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

    二、Hadoop开发

    Hadoop核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大,而传统BI的数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。

    三、可视化(前端展现)工具开发

    可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据,经过时间考验,完全可扩展的,功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合,以用来构建极其丰富的用户界面。

    四、信息架构开发

    大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

    五、数据仓库研究

    数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

    六、OLAP开发

    OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。

    七、数据科学研究

    数据科学家是分析师、艺术家的合体,需要具备多种交叉科学和商业技能。

    八、数据预测(数据挖掘)分析

    营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

    九、企业数据管理

    企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。然后,通过报表和分析技术,数据被切片、切块,并交付给成千上万的人。担当数据管家的人,需要保证市场数据的完整性,准确性,唯一性,真实性和不冗余。

    十、数据安全研究

    数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验,具备运维管理方面的知识和能力,对企业传统业务有较深刻的理解,才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

    文:谭梦诗

    排版:代林媛

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